Четверть популярных CMS небезопасно хранят пароли, используя MD5

Четверть популярных CMS небезопасно хранят пароли, используя MD5

Четверть популярных CMS небезопасно хранят пароли, используя MD5

Более четверти популярных систем управления контентом (CMS) по умолчанию используют устаревшую и уже неактуальную схему MD5-хеширования для хранения и защиты пользовательских паролей.

Среди использующих MD5 оказались такие серьезные проекты, как WordPress, osCommerce, SuiteCRM, Simple Machines Forum, miniBB, MyBB, SugarCRM, CMS Made Simple, MantisBT, Phorum, Observium, X3cms и Composr.

На деле это означает, что злоумышленник легко расшифрует пароли пользователей, если ему в руки попадает база данных сайта на одной из этих CMS. Единственное, что может предпринять владелец ресурса — поменять настройки по умолчанию, модифицировав исходных код CMS.

На эту проблему обратили внимание специалисты Университета Пирея в Греции. Исследователи проанализировали 49 наиболее часто используемых CMS и 47 популярных фреймворков.

Экспертов интересовал способ хранения паролей — насколько хорошо защищены учетные данные пользователей таких ресурсов.

В отчете исследователей есть таблица, на которой наглядно продемонстрирована ситуация с устаревшими методами хеширования паролей.

 

В России хотят поставить на учет учебные материалы для ИИ-моделей

Минцифры РФ готовит законопроект, обязывающий разработчиков раскрывать сведения о наборах данных, используемых для обучения ИИ-моделей. Инициатива пока обсуждается в профильных ведомствах и сообществах игроков рынка.

Как выяснили «Ведомости», создатели подобных решений должны будут указывать наименование набора для тренинга, дату его создания, формат, объем и происхождение. В перспективе возможно создание специализированного реестра для ИИ.

Предложение выдвинуто в рамках работы правительства над регулированием сферы ИИ. Пока лишь известно, что разрабатываемый закон определит критерии российского происхождения нейросетей, закрепит право на авторство, обязанности и ответственность разработчиков, а также введет маркировку ИИ-контента.

Параллельно российские власти работают над мерами противодействия использованию ИИ в противоправных целях. Предложено даже признать применение ИИ отягчающим обстоятельством при совершении преступлений.

Предложение Минцифры о раскрытии источников обучающих данных для больших языковых моделей пока не принято на рассмотрение. Опрошенные новостным изданием эксперты сомневаются, что иностранные вендоры вроде OpenAI, Microsoft, Google, Perplexity будут соблюдать это требование.

По идее, новая инициатива должна повысить доверие к ИИ, возможность независимой оценки качества таких решений и дисциплины работы с данными. В то же время нововведение, скорее всего, потребует создания специального реестра, который будет заполняться формально из-за увеличения нагрузки на разработчиков, заинтересованных в скорейшем выводе ИИ-решений на рынок.

В то же время эксперты отметили, что в условиях дефицита качественных и юридически чистых наборов данных для обучения ИИ раскрытие их происхождения будет способствовать формированию нового коммерческого рынка.

Использование данных, взятых из открытых источников и без ведома владельцев создает риски утечки конфиденциальной информации и порождает конфликт интересов в случаях нарушения авторских прав. Подобные ситуации вынуждают создателей ИИ-моделей более внимательно относиться к подбору учебных данных и в случае необходимости покупать права на контент либо заключать договоры на использование.

В настоящее время закона, регулирующего сферу ИИ, в России нет; в законодательстве даже отсутствуют нужные определения. Освоение таких технологий пока осуществляется в соответствии с утвержденной указом Президента стратегией развития ИИ до 2030 года.

По этой причине попытки госрегулирования пока носят декларативный или рекомендательный характер. Так, в конце прошлого года было выдвинуто предложение о создании технических стандартов по ИИ и продвижение их на международном уровне.

Минцифры также определилось с требованиями к ПАК для ИИ и собирается создать киберполигон для проверки безопасности ИИ-систем, предназначенных для использования на критически важных объектах.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru