Google пропатчил XSS в Google Maps со второго раза

Google пропатчил XSS в Google Maps со второго раза

Google пропатчил XSS в Google Maps со второго раза

Разработчики Google устранили XSS-уязвимость в Google Maps. Об этой проблеме безопасности интернет-гиганту сообщил исследователь через программу поиска уязвимостей, за что получил причитающееся вознаграждение.

Уязвимость в Google Maps описал в своём блоге эксперт Зохар Шачар. Как объяснил специалист, это брешь межсайтового скриптинга, существующая из-за некорректной обработки функций экспорта.

Как известно, сервис от Google позволяет экспортировать карту в различных форматах, один из которых — KML. В нём используется основанная на тегах структура, а его «родителем» является XML.

По словам Шачара, в этом формате карта сохраняется с открытым тегом CDATA. Если добавить туда специальные символы «]]>», можно подсунуть произвольный XML-контент, приводящий к XSS.

Исследователь сразу же сообщил об ошибке представителям Google.

 

Однако разработчикам корпорации не сразу удалось устранить уязвимость. После того, как Google отписался, что уязвимости больше нет, Шачар решил убедиться в этом сам. К своему изумлению, эксперт обнаружил крайне простой способ обхода патча.

За каждый баг исследователь заработал $5 тыс. (в общей сложности — $10 тысяч).

В Security Vision SOAR появились ИИ-ассистент и ML-отчёты

Security Vision выпустила обновление платформы SOAR, добавив в неё несколько заметных функций — локальный ИИ-ассистент, ML-скоринг инцидентов и автоматические ML-отчёты по итогам расследований. Обновление ориентировано на повседневную работу SOC и обработку инцидентов без выхода за контур заказчика.

Security Vision SOAR используется для управления и автоматизации реагирования на инциденты информационной безопасности на всех этапах их жизненного цикла — от выявления и анализа до восстановления и постинцидентной работы.

В основе платформы лежит объектно-ориентированный подход: каждый элемент инцидента — будь то хост, учётная запись, процесс или артефакт — рассматривается как отдельный объект со своей историей, связями и возможными действиями.

Сценарии реагирования в системе динамические: плейбуки автоматически подстраиваются под развитие инцидента, появление новых данных и техник атак. Дополнительно платформа выстраивает цепочку Kill Chain, показывая, как развивалась атака и какие шаги предпринимал злоумышленник.

Система также предлагает рекомендации по дальнейшим действиям, опираясь на контекст инцидента, накопленный опыт SOC и ML-модели, включая оценку вероятности ложного срабатывания.

 

В новом релизе появился локальный ИИ-ассистент в формате чат-бота. Он работает полностью внутри инфраструктуры заказчика и не обращается к внешним сервисам. Ассистент учитывает контекст конкретного инцидента — его стадию, связанные объекты, историю действий и похожие кейсы — и помогает аналитикам разбираться в событиях, расшифровывать логи, понимать техники атак или формировать команды для диагностики. Модель может дообучаться прямо в SOC на результатах обработки инцидентов и аналитических бюллетенях, при этом все данные остаются внутри контура.

Ещё одно нововведение — ML-скоринг критичности инцидентов. Модель автоматически оценивает приоритет события на основе его масштаба и значимости затронутых активов, что упрощает триаж и помогает быстрее понять, какие инциденты требуют внимания в первую очередь.

Также в платформе появился ML-summary — автоматическое резюме по итогам расследования. При закрытии инцидента система формирует краткий отчёт в едином формате: что произошло, какие действия были выполнены, к какому результату они привели и удалось ли атакующему чего-то добиться. Такое резюме сохраняется в карточке инцидента и отчётности, упрощая передачу дел между сменами и снижая потерю контекста.

В целом обновление направлено на то, чтобы упростить и ускорить рутинную работу SOC: быстрее разбираться в инцидентах, снижать нагрузку на аналитиков и сохранять знания внутри команды без необходимости вручную оформлять каждый шаг расследования.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru