MasterCard поставили на вид ошибку DNS пятилетней давности

MasterCard поставили на вид ошибку DNS пятилетней давности

MasterCard поставили на вид ошибку DNS пятилетней давности

Компания MasterCard исправила ошибку конфигурации DNS, грозящую перехватом и перенаправлением трафика. Как выяснил известный журналист-расследователь Брайан Кребс (Brian Krebs), адрес авторитативного сервера был указан с опечаткой еще в 2020 году.

Для направления трафика в свою сеть MasterCard использует пять DNS-серверов Akamai. Их адреса должны оканчиваться на «akam.net», но в одном случае домен был прописан в настройках как «akam.ne» — такие ошибки зачастую используют в неблаговидных целях тайпсквоттеры.

Опечатку обнаружил недавно Филиппе Катурельи (Philippe Caturegli), основатель компании Seralys, специализирующейся на консалтинге в сфере ИБ. Уплатив $300, он зарегистрировал неиспользуемый домен akam.ne (TLD-зона Нигера) и поднял сервер DNS.

К удивлению исследователя, DNS-запросы из разных стран потекли рекой, с интенсивностью сотни тысяч в сутки. По всей видимости, ошибка, которую допустила MasterCard, оказалась общим местом.

Имейл-сервер, работающий в akam.ne, обеспечил бы, по словам Кребса, перехват почты, предназначенной mastercard.com и другим затронутым доменам. Полученный доступ также позволял получить сертификаты SSL/TLS для приема и переадресации трафика таких сайтов.

Можно было даже наладить сбор аутентификационных данных корпоративных пользователей Windows, однако Катурельи не стал экспериментировать и просто предложил MasterCard принять в дар право на зарегистрированный домен.

В ответ в компании признали ошибку, но заявили, что угрозы безопасности деловых операций она не несет. Столь пренебрежительное с отношение к сигналу обескуражило эксперта, и он рассказал о своем фиаско в LinkedIn.

Опечатку MasterCard все же исправила, а Катурельи получил сообщение от команды Bugcrowd (платформа для размещения программ bug bounty) с упреками в неэтичном поведении и просьбой удалить LinkedIn-пост, в котором упомянута нелицеприятная реакция MasterCard.

 

У Катурельи есть аккаунт Bugcrowd, но он им никогда не пользовался, на что и указал в ответ на обвинения в нарушении правил раскрытия уязвимостей, принятых на платформе. Исследователь также подчеркнул, что приложил все усилия, чтобы снизить риски для MasterCard, даже заплатил за домен из своего кармана, чтобы им не завладели злоумышленники.

В ходе интервью автор потенциально опасной находки признался Кребсу, что надеялся на компенсацию затрат. В итоге его даже не поблагодарили.

Как оказалось, неправильно прописанный DNS-сервер отвечает за трафик в поддомене az.mastercard.com, который используется для доступа к рабочим серверам Microsoft Azure.

Кребс также выяснил, что имя akam.ne было в декабре 2016 зарегистрировано пользователем с имейл-адресом um-i-delo[@]yandex.ru — неким Иваном И. из Москвы. На тот момент домен резолвился в IP-адрес, принадлежащий германскому сервис-провайдеру Team Internet (AS61969), предоставляющему услуги парковки доменов.

В 2018 году срок обслуживания akam.ne истек, и возобновлять его бывший владелец не стал. Аналогичная судьба постигла домен awsdns-06.net:: его тоже зачастую вбивали в настройки с ошибкой, как awsdns-06.ne, и в итоге неправильный вариант был зарегистрирован в 2017 году под playlotto[@]yandex.ru для сервера в той же сети Team Internet.

Потребление китайских LLM в России выросло более чем в 11 раз

Российские компании резко нарастили использование китайских больших языковых моделей. По данным MWS Cloud, за первое полугодие 2026 года бизнес израсходовал более 400 млрд токенов — в 11,3 раза больше, чем за весь 2025-й, когда показатель составлял 39,1 млрд.

Безоговорочным лидером осталось семейство Qwen. В 2025 году на него приходилось 20 млрд токенов и 51,1% потребления, а за первые шесть месяцев 2026-го — уже 261,1 млрд и 59,1%.

Второе место сохранила GLM: 91,2 млрд токенов и 20,7%. А вот DeepSeek, занимавшая годом ранее третью строчку, уступила её Kimi. Модели этого семейства набрали 81,4 млрд токенов и 18,4%. Китайская нейросетевая гонка идёт настолько бодро, что вчерашний фаворит сегодня уже ищет себя за пределами пьедестала.

Статистика основана на данных платформ MWS GPT Model Hub и MWS GPT. Их основными клиентами выступают крупные компании. Бизнес использует LLM для работы чат-ботов, персонализации рекламы, подготовки рассылок и описаний товаров, а также анализа отзывов и обращений клиентов. В общем, нейросетям поручают всё, что нужно делать круглосуточно, быстро и желательно без жалоб на понедельник.

По оценке MWS Cloud, весь российский рынок LLM в 2026 году вырастет на 35%, до 19,6 млрд рублей. Облачный сегмент, включающий доступ к моделям по SaaS и API, приблизится к 1,5 млрд рублей.

На фоне спроса MWS Cloud расширила каталог Model Hub почти вдвое — до 17 моделей. В него вошли GLM 5.2, Kimi K2.6, Qwen3.6, Gemma 4, GPT OSS, а также средства распознавания и синтеза речи и реранкеры для поисковых систем и RAG-конвейеров. Доступ предоставляется через единый OpenAI-совместимый API.

Судя по объёму токенов, российский бизнес уже не экспериментирует с китайскими LLM. Он кормит ими рабочие процессы — и аппетит растёт быстрее, чем успевает обновляться каталог моделей.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru