Брешь в протоколе Exchange Autodiscover сливает сотни тысяч учётных данных

Брешь в протоколе Exchange Autodiscover сливает сотни тысяч учётных данных

Брешь в протоколе Exchange Autodiscover сливает сотни тысяч учётных данных

Исследователям удалось собрать сотни тысяч учётных данных доменов и приложений Windows благодаря уязвимости в имплементации протокола Autodiscover. Именно этот протокол используется в Microsoft Exchange.

Как объясняет сама Microsoft, Autodiscover обеспечивает лёгкий способ конфигурации клиентских приложений с минимальным участием пользователя. Например, Autodiscover помогает настроить клиент Outlook с помощью лишь имени пользователя и пароля.

Ещё в 2017 году специалисты по защите информации предупреждали о проблемах в имплементации Autodiscover, которые могут привести к утечке данных, но тогда все обозначенные уязвимости быстро пропатчили.

Теперь же эксперты компании Guardicore доказали, что у Autodiscover всё ещё есть дыры, причём даже более серьёзные, чем раньше. В частности, проблема затрагивает процедуру под названием «back-off»: когда Autodiscover используется для конфигурации имейл-клиента, последний пытается сформировать URL, основываясь на предоставленном пользователем адресе электронной почты. Примеры:

https://Autodiscover.example.com/Autodiscover/Autodiscover.xml
https://example.com/Autodiscover/Autodiscover.xml

Если же эти URL не отвечают, включается механизм «back-off» в попытке получить доступ к ссылке следующего формата:

http://Autodiscover.com/Autodiscover/Autodiscover.xml

«Это значит, что владелец Autodiscover.com будет получать все запросы, которые не смогли достичь оригинального домена», — пишет команда Guardicore.

Специалисты зарегистрировали около десятка похожих доменов: Autodiscover.com.cn, Autodiscover.es, Autodiscover.in, Autodiscover.uk, а потом назначили их собственному веб-серверу. В период между 16 апреля и 25 августа 2021 года этот сервер получил более 370 тысяч учётных данных Windows-доменов.

Также в руки исследователей попали более 96 тыс. уникальных имён логинов и паролей из приложений вроде Outlook и мобильных имейл-клиентов. Напомним, что в том месяце число атак на Microsoft Exchange Server выросло на 170%.

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