Уязвимость веб-сайта T-Mobile позволяла получить полные данные клиентов

Уязвимость веб-сайта T-Mobile позволяла получить полные данные клиентов

Уязвимость веб-сайта T-Mobile позволяла получить полные данные клиентов

Ошибка, найденная исследователем Райаном Стивенсоном на сайте крупнейшего мобильного оператора T-Mobile, находится в поддомене, который используется персоналом в качестве портала обслуживания клиентов, для доступа к внутренним инструментам компании. Домен promotool.t-mobile.com содержит скрытый API, который возвращает данные о клиенте, просто используя в качестве параметра номер его сотового телефона.

Утечка данных была вызвана отсутствием механизма аутентификации при вызовах API, таким образом, любой желающий мог иметь доступ к любой записи клиента, включая полное имя, почтовый адрес, номер платежного счета и в некоторых случаях информацию об идентификационных номерах налогоплательщика.

Кроме того, данные включали ссылки на PIN-коды для учетной записи, используемые клиентами в качестве вопроса безопасности, когда они контактируют со службой поддержки. Это означает, что злоумышленник может использовать эту информацию для получения контроля над аккаунтами клиентов.

Как сообщает ZDNet, несмотря на то, что API используется персоналом T-Mobile для поиска сведений о счете, он не защищен паролем и может быть использован любым желающим. 

При этом возвращаемые данные включали полное имя клиента, почтовый адрес, номер платежного счета и в некоторых случаях информацию об идентификационных номерах налогоплательщика. Данные также включали информацию об учетной записи клиентов, например, если счет был просрочен или клиент приостановил свою услугу.

Стивенсон сообщил о недостатке в T-Mobile в начале апреля, компания быстро отключила API и наградила исследователя суммой в 1000 долларов в рамках своей бонусной программы.

Хотя T-Mobile заявила, что в то время она не обнаружила «никаких доказательств», что данные о клиентах были украдены, позже выяснилось, что хакеры уже нашли открытый API и использовали эту ошибку в течение нескольких недель. Хакеры доказали это, предоставив репортеру ZDNet свои собственные данные.

Увы, это не первый случай обнаружения проблем в T-Mobile. В октябре компания сообщила о другом API, доступном из другого поддомена.

ИИ-браузеры не избавятся от угрозы инъекции в промпт, признали в OpenAI

OpenAI признала: инъекции в промпт — одна из самых сложных и живучих угроз для ИИ, и полностью избавиться от неё в ближайшее время не получится. Об этом компания написала в блоге, посвящённом усилению защиты своего ИИ-браузера ChatGPT Atlas.

Инъекции в промпт (prompt injection) — это атаки, при которых ИИ «подсовывают» скрытые инструкции, например в письмах или на веб-страницах, заставляя агента выполнять вредоносные действия.

По сути, это цифровой аналог социальной инженерии — только направленный не на человека, а на ИИ.

«От таких атак, как и от мошенничества в интернете, вряд ли когда-нибудь будет стопроцентная защита», — прямо заявили в OpenAI.

В компании признают, что запуск ИИ в Atlas расширил поверхность атаки. И это не теоретическая угроза: сразу после выхода браузера на рынок исследователи показали, что несколько строк текста в Google Docs могут изменить поведение ИИ-агента.

В тот же день разработчики браузера Brave опубликовали разбор, где объяснили, что косвенные промпт-инъекции — системная проблема для всех ИИ-браузеров, включая Perplexity Comet.

С этим согласны и регуляторы. В начале месяца Национальный центр кибербезопасности Великобритании предупредил, что подобный вектор атаки на генеративные ИИ нельзя устранить, и призвал сосредоточиться не на «полной защите», а на снижении рисков и ущерба.

Решение OpenAI выглядит почти символично — компания создала автоматического атакующего на базе LLM. По сути, это ИИ, обученный с помощью играть роль хакера и искать способы внедрить вредоносные инструкции в агента.

Этот «бот-взломщик» тестирует атаки в симуляции; видит, как целевой ИИ рассуждает и какие действия предпринимает; дорабатывает атаку и повторяет попытки десятки и сотни раз.

 

Такой доступ ко внутренней логике агента недоступен внешним исследователям, поэтому OpenAI рассчитывает находить уязвимости быстрее реальных злоумышленников.

«Наш автоматический атакующий способен уводить агента в сложные вредоносные сценарии, растянутые на десятки и даже сотни шагов», — отмечают в OpenAI.

По словам компании, ИИ уже обнаружил новые векторы атак, которые не выявили ни внутренние Red Team, ни внешние исследователи.

В одном из примеров OpenAI показала, как вредоносное письмо с скрытой инструкцией попадает во входящие. Когда агент позже просматривает почту, он вместо безобидного автоответа отправляет письмо об увольнении. После обновления защиты Atlas смог распознать такую атаку и предупредить пользователя.

OpenAI честно признаёт: идеального решения не существует. Ставка делается на масштабное тестирование, быстрые патчи и многоуровневую защиту — примерно о том же говорят Anthropic и Google, которые фокусируются на архитектурных и политических ограничениях для агентных систем.

При этом OpenAI рекомендует пользователям снижать риски самостоятельно:

  • не давать агенту «широкие полномочия» без чётких инструкций;
  • ограничивать доступ к почте и платёжным данным;
  • подтверждать действия вроде отправки сообщений и переводов вручную.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru