PayPal подтвердил наличие уязвимости, раскрывающей пароли пользователей

PayPal подтвердил наличие уязвимости, раскрывающей пароли пользователей

PayPal подтвердил наличие уязвимости, раскрывающей пароли пользователей

Представители PayPal подтвердили, что в платёжной системе была обнаружена серьёзная уязвимость. Используя эту брешь, атакующий мог получить пароль пользователя.

Проблему безопасности выявил исследователь Алекс Бирсан, за сообщение о ней он получил вознаграждение в размере $15 300.

«Баг затрагивает, пожалуй, одну из самых посещаемых страниц PayPal — форму для входа», — объясняет специалист.

Бирсан наткнулся на брешь, исследуя процесс аутентификации в системе PayPal. Внимание эксперта привлекло наличие межсайтовой подделки запроса (Cross-site request forgery, CSRF) в одном из JavaScript-файлов.

«Это валидный JS-файл, проводящий любой тип данных сессии. Обычно в таком виде злоумышленники могут легко получить всю необходимую информацию».

PayPal опубликовал по этому поводу своё заявление, в котором проблема описывается следующим образом:

«Проблема раскрытия уникальных токенов в JS-файле существовала из-за имплементации CAPTCHA. Запрос POST при попытке решить задачу CAPTCHA раскрывал конфиденциальные данные».

Для успешной атаки жертва должна была пройти по ссылке на вредоносном сайте, ведущей на страницу входа. К счастью, разработчики устранили уязвимость 11 декабря 2019 года.

Подпишитесь на новости

В НГУ создали платформу для проверки качества данных, на которых обучают ИИ

В Новосибирском государственном университете разработали «Каппу» — платформу для управления данными, на которых обучают ИИ. Она должна помочь разобраться, кто подготовил датасет, что в нём меняли и откуда взялась ошибка. Потому что кормить модель мусором, а потом удивляться её ответам — довольно странно.

О разработке и возможности подключения других вузов сообщил сам НГУ. Университетам предлагают бесплатную облачную версию на серверах НГУ либо платную установку в собственной инфраструктуре.

«Каппа» поддерживает разметку и проверку данных, фиксирует версии наборов и авторство изменений. Исправление ошибки сохраняется в новой версии, чтобы при следующем обучении не наступать на те же грабли.

Платформа также позволяет проверять разные модели на подготовленных датасетах. При обучении фиксируются версия данных и параметры, после — результаты тестирования на эталонных наборах. Во время эксплуатации телеметрия помогает отслеживать ошибки и замечать отклонения.

Локальная установка рассчитана в том числе на случаи, когда конфиденциальные данные нельзя выносить за пределы организации.

В репозитории разработчиков среди задач проекта указаны контроль обучения, отслеживание авторства разметки и соблюдения стандартов. Здесь ставка на прослеживаемость: прежде чем требовать от ИИ безупречных ответов, полезно выяснить, чему именно его учили.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru