Уязвимость LastPass сливала последние использованные учетные данные

Уязвимость LastPass сливала последние использованные учетные данные

Уязвимость LastPass сливала последние использованные учетные данные

В популярном менеджере паролей LastPass нашли уязвимость, которая позволяла выкрасть учётные данные, использованные для входа на последнем веб-сайте.

Задействовать этот баг в атаке можно было в браузерах Google Chrome и Opera. Помимо этого, атакуемого пользователя надо было заставить выполнить несколько шагов.

О проблеме сообщил Тэвис Орманди. По его словам, злоумышленник мог создать определённый сценарий кликджекинга для пользователя LastPass.

Упрощённо схема выглядит так: жертву заставляют произвести вход на определённом ресурсе, а затем ее заманивают на вредоносный или скомпрометированный сайт, на котором загружается специальный iframe.

Орманди направил разработчикам LastPass технические детали уязвимости, используя которую киберпреступники могут собрать последние учётные данные.

Такая атака увенчается успехом в том случае, если все действия совершаются в одной вкладке браузера. В случае внедрения вредоносного iframe запускается цепочка верификации, а затем происходит утечка последних кешированных данных, подставленных в поле «пароль».

«Таким образом, благодаря кликджекингу происходит утечка учётных данных, используемых на предыдущем сайте», — объяснил Орманди в отчёте.

Компания уже выпустила обновлённые версии расширения LastPass.

Умным агентам строят цифровые клетки: в России рождается новый рынок ИБ

Крупные российские компании разрабатывают системы контроля автономных ИИ-агентов. Спрос на такие решения растёт вслед за способностями нейросетей: вчера они сочиняли письма, а сегодня уже запускают код, открывают файлы и самостоятельно ходят по корпоративным системам. Оставлять такого сотрудника без присмотра становится опасно.

Основой нового направления стала инфраструктура harness — программная обвязка вокруг языковой модели, сообщают «Известия».

Она подключает память, данные и внешние инструменты, определяет доступные агенту действия и решает, когда нужно остановиться и позвать человека.

Собственные harness-решения создают Яндекс, MWS AI, «Сбер» и другие компании. Они разрабатывают маршрутизацию запросов между моделями, контроль расхода вычислительных ресурсов, мониторинг операций и защитные барьеры.

В Т1 сообщили, что за год число запросов бизнеса на механизмы контроля ИИ-агентов выросло примерно втрое. Около 80% обращений связаны с доступом к корпоративным данным, предотвращением утечек и обязательным подтверждением критических решений человеком.

Наиболее активно такими системами интересуются банки, промышленность, государственные организации и ретейл. По оценке ГК «Солар», российский рынок продуктов для защиты ИИ уже в 2026 году может достичь 1-2 млрд рублей, а вместе с услугами — 4 млрд. К концу десятилетия другие эксперты допускают рост сегмента до 3-8 млрд рублей.

Отдельный риск заключается в том, что языковая модель не всегда способна отличить данные от инструкции. Вредоносная команда, спрятанная в письме или документе, может заставить агента выполнить опасное действие. Поэтому контроль должен работать за пределами самой LLM: проверять запросы, ответы и обращения к инструментам.

Представители ФСТЭК России считают, что угрозы передачи конфиденциальной информации в сторонние ИИ-сервисы уже покрываются действующими требованиями. Минцифры продолжает работу над регулированием отрасли.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru