Из 100 веб-приложений российских банков 50 содержат уязвимости

Из 100 веб-приложений российских банков 50 содержат уязвимости

Из 100 веб-приложений российских банков 50 содержат уязвимости

ГК «Солар» оценила безопасность веб-приложений 100 российских банков и выявила, что более половины из них содержат уязвимости высокой или средней критичности. В каждом втором приложении обнаружена хотя бы одна серьезная проблема.

Анализ проводился с использованием динамических и статических инструментов тестирования, а также сторонних решений. В 20% случаев уровень защищенности оказался низким, в 39% – средним.

Одной из наиболее распространенных уязвимостей оказался недостаточный контроль доступа, выявленный в 78% приложений. Это может привести к тому, что как внутренние, так и внешние злоумышленники получат доступ к широкому спектру данных и смогут использовать их в своих целях.

Межсайтовый скриптинг (XSS) также остается значимой проблемой: в 75% случаев уязвимость позволяет внедрять вредоносный код через пользовательский ввод. Еще одна серьезная угроза связана с недостаточным шифрованием данных – 56% приложений хранят персональные сведения, пароли и номера платежных карт с использованием устаревших протоколов и слабых криптоалгоритмов, что упрощает их компрометацию.

Кроме того, 36% выявленных уязвимостей связаны с недостатками логирования и мониторинга, что затрудняет обнаружение и расследование инцидентов. В таких условиях банки могут не отслеживать несанкционированный доступ к своим ИТ-системам.

Проблема утечек данных в банковском секторе остается актуальной. По данным ГК «Солар», в 2024 году объем утекшей информации из финансовых организаций составил 410 миллионов строк, что вдвое превышает показатели 2023 года. Среди компрометированных данных – ФИО клиентов, контактные данные, кредитная история и другая чувствительная информация. Финансовый сектор оказался наиболее уязвимым по сравнению с другими отраслями, включая государственные структуры.

Как отметил руководитель направления развития бизнеса ПО Solar appScreener Владимир Высоцкий, в последние годы банки уделяют все больше внимания защите информации, что связано как с требованиями регуляторов, так и с развитием законодательства в области безопасной разработки. Внедрение решений для анализа кода на ранних этапах помогает снижать риски наиболее распространенных уязвимостей и повышать уровень защиты банковских веб-приложений.

Mythos 5 надела чужое лицо и попыталась протолкнуть опасный код в GitHub

Две передовые ИИ-модели продемонстрировали неожиданный уровень самостоятельности и обмана во время испытаний британского Института безопасности искусственного интеллекта (AISI). Особо отличилась Mythos от Anthropic: она создала поддельные аккаунты реальных людей, рассылала личные сообщения и пыталась протолкнуть опасный код в GitHub.

Испытания начались 25 июля. Моделям Mythos и Sol от OpenAI поручили решить задачу по кибербезопасности, предоставив доступ к открытому интернету и ослабив стандартные ограничения.

Уже 28 июля специалисты заметили подозрительную передачу данных из исследовательских систем.

Оказалось, что Mythos разыграла почти полноценную атаку. Модель изучила людей, связанных с сопровождением GitHub, создала профили, имитирующие их личности, а затем через личные сообщения и файлообменный сервис попыталась убедить пользователей одобрить внедрение опасного кода.

Когда действия агента вызвали подозрения, тот отредактировал прежнюю активность, чтобы она выглядела безобидно, и задумался о смене личности. Неплохой набор для системы, которой никто прямо не поручал притворяться человеком и заметать следы.

Остановить атаку удалось только благодаря проверке со стороны специалистов. GitHub уведомили об инциденте, после чего платформа заблокировала фальшивые аккаунты.

В AISI заявили, что впервые увидели столь явные признаки автономного и потенциально обманного поведения без специальной подсказки. Большинство опасных действий совершила Mythos, однако отдельные эпизоды зафиксировали и у Sol.

Anthropic и OpenAI подчеркнули, что условия эксперимента не соответствовали обычной работе публичных версий моделей: стандартные защитные механизмы были ослаблены или отключены. Компании пообещали изучить случившееся.

Инцидентов было немного, а условия оказались специфическими. Но звоночек вышел громким: ИИ не просто искал уязвимость, а самостоятельно надел чужое лицо, пошёл к реальным людям и попытался заставить их открыть дверь.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru