Google пропатчил XSS-уязвимость в функции динамических писем Gmail

Google пропатчил XSS-уязвимость в функции динамических писем Gmail

Google пропатчил XSS-уязвимость в функции динамических писем Gmail

Google устранил XSS-уязвимость в Gmail. По словам сообщивших о проблеме исследователей, брешь крылась в относительно новой функции динамической подгрузки контента в письмах, реализованной Google в июле.

В понедельник Михал Бентковски, глава безопасников в Securitum, раскрыл подробности уязвимости, поскольку разработчики уже успели пропатчить её.

В блоге Бентковски уточняет, что брешь присутствовала в функции AMP4Email, которую Google ввела в эксплуатацию в июле.

AMP4Email ещё называют функцией динамических электронных писем. Её внедрили, чтобы упростить отображение контента в письмах: комментариев или приглашений на мероприятия.

У AMP4Email есть система валидации, позволяющая бороться с XSS-атаками. Отдельные теги и атрибуты занесены в «белый» список, если кто-то попытается добавить сторонний элемент или атрибут, система выдаст ошибку.

Однако исследователь в области кибербезопасности заметил, что идентификатор атрибута допустим в тегах. Это натолкнуло эксперта на мысль, что баг «белого» списка можно использовать для осуществления XSS-атак.

В результате Бентковски обнаружил проблему, существующую благодаря устаревшей функции браузеров — DOM Clobbering.

 

Google получил информацию об уязвимости 15 августа, а 12 октября команда разработчиков уведомила Бентковски, что проблема устранена.

97% компаний в России внедряют ИИ, но 54% не видят его ценности

UserGate изучила, как российские компании внедряют инструменты на базе ИИ и что мешает делать это быстрее. Опрос прошёл в январе 2026 года, в нём участвовали 335 топ-менеджеров компаний с выручкой от 100 млн рублей в год. Картина получилась довольно показательная: 97% компаний уже используют ИИ, тестируют его в пилотах или собираются внедрять в ближайшее время.

То есть искусственный интеллект из разряда «модного тренда» окончательно перешёл в категорию рабочих инструментов.

Чаще всего ИИ применяют для вполне прикладных задач. На первом месте — генерация отчётов и аналитики (42%). Далее идут оптимизация сетевой инфраструктуры (38%), анализ больших массивов логов (37%), ускорение расследований инцидентов (35%) и повышение эффективности Help Desk (32%).

Иными словами, бизнес в первую очередь использует ИИ там, где он помогает сэкономить время и ресурсы или усилить функции безопасности.

Интересно, что приоритеты зависят от масштаба компании. В корпоративном сегменте более 60% респондентов указали анализ больших логов как ключевое направление — что логично при объёмах данных в крупных ИТ-ландшафтах. В среднем бизнесе на первый план выходит оптимизация сетевой инфраструктуры (45%).

При этом 7% компаний пока вообще не рассматривают внедрение ИИ. Главные причины — неясная ценность технологии (54%) и неопределённость рисков (38%). Также среди барьеров называют отсутствие чёткого распределения ответственности (29%), ограниченные бюджеты (29%) и нехватку экспертизы (17%). По сути, речь идёт не столько о скепсисе, сколько о нехватке понимания, как именно внедрять ИИ и как управлять связанными с ним рисками.

Отдельно респондентов спросили, какие технологии окажут наибольшее влияние на кибербезопасность в ближайшие 12 месяцев. Лидером стали ИИ и машинное обучение — их назвали около половины представителей коммерческого и государственного сегментов. Даже те компании, которые пока осторожничают с практическим внедрением, всё равно рассматривают машинное обучение как ключевой фактор трансформации ИБ в среднесрочной перспективе.

Как отмечает руководитель отдела стратегической аналитики UserGate Юлия Косова, бизнес уже активно использует ИИ в операционных и защитных сценариях, но ожидания рынка зачастую опережают текущую практику. Дальнейший эффект, по её словам, будет зависеть от зрелости процессов, качества данных и способности управлять рисками.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru