Microsoft игнорирует проблему поддоменов, которые можно перехватить

Microsoft игнорирует проблему поддоменов, которые можно перехватить

Microsoft игнорирует проблему поддоменов, которые можно перехватить

Исследователь в области безопасности указал на проблему Microsoft — корпорация пока не может должным образом управлять тысячами поддоменов. В результате злоумышленники могут получить над ними контроль и в дальнейшем использовать их в атаках на пользователей.

На лазейку для потенциальных киберпреступников обратил внимание Мишель Гаше, специалист в области кибербезопасности и разработчик из компании NIC.gp.

Оказалось, что на протяжении последних трёх лет Гаше сообщал о некорректно сконфигурированных субдоменах Microsoft. Вся суть крылась в неправильно настроенных DNS-записях.

При этом эксперт уточнил, что корпорация из Редмонда его просто игнорировала. Другими словами, либо Microsoft потихоньку устраняла бреши, либо просто не обращала внимания на отчёты Гаше.

После проверки исследователь выяснил, что Microsoft устранила уязвимости лишь у 5%-10% поддоменов. Всего за 2019 год Гаше направил Microsoft информацию о 259 неправильно сконфигурированных поддоменов microsoft.com.

Из этого числа техногигант исправил конфигурацию только у нескольких поддоменов. По словам самого Гаше, процент исправленных Microsoft конфигураций находится между 5 и 10.

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