Аддоны Google Chrome могут красть с сайтов пароли в виде простого текста

Аддоны Google Chrome могут красть с сайтов пароли в виде простого текста

Аддоны Google Chrome могут красть с сайтов пароли в виде простого текста

Специалисты Висконсинского университета в Мэдисоне подготовили специальное расширение для браузера Chrome и загрузили его в официальный магазин Chrome Web Store, чтобы доказать возможность кражи паролей в виде простого текста из кода веб-сайтов.

Анализ текстовых полей для ввода в Chrome показал, что модель разрешений допускает нарушение принципа минимальных привилегий со стороны расширений.

Ситуацию усугубляют также практики хранения паролей, которые демонстрируют отдельные веб-ресурсы. Например, на ряде сайтов Google и Cloudflare пароли могут храниться в виде простого текста непосредственно в HTML-коде страниц.

В результате условный установленный аддон Chrome может извлечь аутентификационную информацию.

Как объяснили исследователи, проблема кроется в пагубной практике — давать расширениям неограниченный доступ к дереву DOM сайтов, где они загружаются. Такой подход позволяет авторам аддонов добраться до конфиденциальных данных, которые пользователь вводит в поля.

Фактически условное расширение может воспользоваться API DOM для прямого извлечения значений введённых в поля данных, обходя при этом обфускацию. Протокол Manifest V3, который добавили в Google Chrome, ограничивает использование API, но всё равно не проводит чётких границ между расширениями и веб-страницами.

 

В качестве демонстрационного эксплойта (PoC) эксперты загрузили специальное расширение для Chrome, способное воровать пароли пользователей. В отчёте (PDF) утверждается, что в общей сложности 17 300 аддонов в Chrome Web Store (12,5%) запрашивают разрешение на работу с конфиденциальной информацией.

Помимо этого, специалисты опубликовали список сайтов, на которых отметились проблемы:

  • gmail.com – пароли в виде открытого текста в коде HTML;
  • cloudflare.com – пароли в виде открытого текста в коде HTML;
  • facebook.com (ресурс принадлежит Meta, признанной экстремистской и запрещённой на территории России) – пользовательский ввод можно извлечь с помощью DOM API;
  • citibank.com – пользовательский ввод можно извлечь с помощью DOM API;
  • irs.gov – SSN хранятся в виде открытого текста в коде HTML;
  • capitalone.com – SSN хранятся в виде открытого текста в коде HTML;
  • usenix.org – SSN хранятся в виде открытого текста в коде HTML;
  • amazon.com – данные банковских карт (включая код безопасности) и индекс хранятся в виде открытого текста в коде HTML.

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