ИИ в браузере может сливать ваши данные и принимать опасные решения за вас

ИИ в браузере может сливать ваши данные и принимать опасные решения за вас

ИИ в браузере может сливать ваши данные и принимать опасные решения за вас

Браузерные ИИ-агенты, которые обещают «сделать всё за пользователя» — от бронирования отелей до онлайн-покупок, — могут оказаться куда менее безопасными, чем кажется. К такому выводу пришли авторы нового исследования, посвящённого рискам конфиденциальности.

Исследователи изучили (PDF) восемь решений, которые активно развивались или обновлялись в 2025 году.

В выборку вошли ChatGPT Agent, Google Project Mariner, Amazon Nova Act, Perplexity Comet, Browserbase Director, Browser Use, Claude Computer Use и Claude for Chrome. Итог получился тревожным: в каждом из продуктов нашли как минимум одну уязвимость, а всего зафиксировали 30 проблем.

Одна из ключевых претензий — архитектура таких агентов. В большинстве случаев языковая модель работает не на устройстве пользователя, а на серверах разработчика. Это означает, что данные о состоянии браузера, поисковых запросах и содержимом страниц передаются третьей стороне. Формально провайдеры обещают ограничения на использование этих данных, но на практике пользователю остаётся лишь доверять политике сервиса.

Дополнительный риск — устаревшие браузеры. В одном случае агент использовал версию браузера, отстававшую на 16 крупных релизов, с уже известными уязвимостями. Такой софт может быть легко атакован через вредоносный сайт.

 

Ещё одна проблема — отношение агентов к опасным сайтам. Многие из них игнорируют стандартные браузерные предупреждения. В ходе тестов шесть из восьми агентов никак не сообщили пользователю, что открытая страница входит в списки фишинговых ресурсов. В результате ИИ может спокойно продолжать «выполнять задачу» — вплоть до ввода логинов и паролей на поддельных страницах.

Нашлись и проблемы с TLS-сертификатами: некоторые агенты не предупреждали об отозванных, просроченных или самоподписанных сертификатах. В одном случае модель просто «кликнула» предупреждение и продолжила работу, что открывает путь к атакам типа «Человек посередине».

 

Исследование показало, что браузерные агенты могут ослаблять защиту от межсайтового трекинга. Часть решений некорректно изолирует сторонние данные вроде cookies, что упрощает отслеживание активности пользователя на разных сайтах. Некоторые агенты по умолчанию сохраняют профильные данные — причём не всегда уведомляя об этом и не предлагая способ очистки.

Автоматизация доходит и до диалогов конфиденциальности. В тестах несколько агентов самостоятельно нажимали «Принять все cookies», даже когда рядом была кнопка «Отклонить». В одном случае это делалось ради продолжения задачи, в другом — из-за расширения, автоматически подавляющего cookie-баннеры.

С разрешениями на уведомления ситуация тоже неоднозначная: один агент просто выдавал доступ без спроса, другие игнорировали запросы, если могли продолжить работу, или действовали по стандартным настройкам браузера.

Самые чувствительные находки касаются утечек персональных данных. Исследователи дали агентам вымышленную личность и проверили, будут ли они делиться этой информацией с сайтами. Результат — шесть уязвимостей, связанных с раскрытием данных.

Некоторые агенты передавали информацию даже когда это не требовалось для выполнения задачи. В ход шли имейл-адреса, почтовые индексы, демографические данные, а в одном случае агент попытался отправить номер банковской карты. Были и примеры, когда ZIP-код вычислялся по IP-адресу и использовался для доступа к «локальным ценам».

Когда данные всё же не передавались, агенты либо подставляли заглушки, либо прямо сообщали, что информация недоступна — даже если это мешало завершить задачу.

Авторы исследования подчёркивают: проблема не в самой идее browser agents, а в том, как они спроектированы. Они советуют разработчикам активнее привлекать специалистов по приватности, регулярно прогонять решения через автоматизированные тесты и аккуратнее обращаться с механизмами защиты, которые уже есть в браузерах.

Security Vision обновила SIEM: больше контекста и автоматизации для SOC

Компания Security Vision сообщила о выпуске масштабного обновления своей SIEM-платформы. Новая версия ориентирована на упрощение работы SOC-команд и расширение возможностей по сбору, анализу событий и реагированию на инциденты — без резкого усложнения архитектуры и процессов. Обновлённая Security Vision SIEM построена на единой No Code / Low Code-платформе Security Vision 5.

Это позволяет гибко настраивать систему под инфраструктуру заказчика, масштабировать её без переработки логики и при необходимости интегрировать с другими продуктами экосистемы Security Vision.

Активы — в одном контексте

Одним из ключевых изменений стал встроенный модуль Assets Management. Он формирует единую витрину ИТ-активов, выполняя их сканирование, идентификацию и инвентаризацию. Активы можно группировать и классифицировать по ролям и критичности, что даёт аналитику дополнительный контекст при расследовании инцидентов — от понимания сегмента сети до бизнес-значимости конкретного хоста или сервиса.

Сбор событий без жёсткой привязки к инфраструктуре

В новой версии переработан механизм сбора событий. SIEM поддерживает как агентский, так и удалённый сбор данных, в том числе через цепочки распределённых коннекторов в разных сегментах сети. Агенты могут продолжать накапливать события офлайн и передавать их в систему при восстановлении соединения.

Подключение источников упрощено за счёт типовых профилей заданий — настройки можно переиспользовать и быстро масштабировать. В системе уже предусмотрены профили для популярных методов сбора, включая WMI, Syslog, JDBC/ODBC и HTTP. Через единую консоль также выполняется управление логированием и установка агентов.

Нормализация без кода и мощная корреляция

Для большинства распространённых источников журналов — от Microsoft Server и DNS до Kubernetes, PostgreSQL и 1С — в продукте уже заложены готовые схемы нормализации. Это позволяет быстрее подключать инфраструктуру и сразу получать события в едином формате без ручной доработки.

Корреляционный движок дополнен графическим No-Code-редактором правил. Аналитики могут собирать сложные сценарии с вложенными условиями, временными зависимостями и логикой «отрицания», когда тревожным сигналом становится отсутствие ожидаемого события. Система также умеет корректно восстанавливать цепочки атак, даже если события поступают от разных источников с задержкой.

Из коробки доступно более тысячи правил корреляции, покрывающих около 73% техник MITRE ATT&CK, с привязкой как к самой матрице, так и к БДУ ФСТЭК.

Реагирование и ML-подсказки

Карточка инцидента в обновлённой SIEM объединяет данные об активах, артефактах, исходных событиях и алертах, а также рекомендации по реагированию. Прямо из карточки можно запускать ответные действия, создавать задачи (в том числе во внешних ITSM-системах), общаться с коллегами и передавать информацию через почту или мессенджеры.

В систему встроены несколько ML-моделей: для оценки вероятности ложного срабатывания, поиска похожих инцидентов и определения критичности с учётом масштаба и значимости затронутых активов. Все результаты отображаются там же, в карточке инцидента.

Работа с историей и мониторинг состояния

Отдельно в SIEM реализована ретроспективная проверка правил корреляции. Аналитики могут запускать новые или изменённые правила на уже собранных данных и смотреть, какие атаки могли быть пропущены ранее.

Для контроля состояния системы доступен набор дашбордов и отчётов, а также конструктор для создания собственных представлений без кода. Специальный дашборд мониторинга SIEM показывает ключевые метрики, аномалии в потоке событий, проблемные источники и правила с повышенным уровнем шума.

В целом обновление выглядит как попытка сделать SIEM более управляемой и удобной в повседневной эксплуатации — с акцентом на контекст, автоматизацию и снижение ручной нагрузки на SOC-аналитиков, без радикальной смены подхода к архитектуре.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru