Дефолтная конфигурация Microsoft Power Apps раскрыла 38 млн ПДн

Дефолтная конфигурация Microsoft Power Apps раскрыла 38 млн ПДн

Дефолтная конфигурация Microsoft Power Apps раскрыла 38 млн ПДн

Конфиденциальные данные, включая статус вакцинирования от COVID-19, номера социального страхования и адреса электронной почты, утекли благодаря конфигурации Microsoft Power Apps. О непреднамеренной утечке рассказали исследователи из компании Upguard.

Согласно отчёту Upguard дефолтные настройки Microsoft Power Apps представляют серьёзную угрозу хранящимся данным, поскольку не могут обеспечить должный уровень защиты.

В результате пренебрежения основными параметрами конфигурации в Сети стояли открытыми 38 миллионов записей, принадлежавших авиакомпании American Airlines, Microsoft, J.B. Hunt, а также властям Индианы, Мэриленда и Нью-Йорка.

Впервые эксперты Upguard наткнулись на эту проблему 24 мая, когда обратили внимание на баг API под названием ODdata, который использовался на портале Power Apps. Исследователи передали Microsoft всю информацию об уязвимости месяц спустя — 24 июня.

По словам Upguard, корень проблемы кроется в специфических настройках, допускающих общий доступ ко всем типам данных, хотя персональная информация, вне всякого сомнения, должна оставаться закрытой.

Именно неправильная конфигурация привела к раскрытию немалого объёма конфиденциальных данных, поэтому всем затронутым компаниям необходимо срочно пересмотреть настойки по умолчанию.

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