-
Похожий контент
-
Автор KL FC Bot
Один из самых неприятных трендов последних лет — это рост количества кибератак на образовательные учреждения. К примеру, в США школьное образование стало одной из наиболее атакуемых сфер. По данным британского Управления уполномоченного по информации (ICO), количество атак на школы с 2022 по 2023 год выросло на 55%. Аналогичную картину можно наблюдать и в других регионах. В России, к счастью, сфера образования не столь часто подвергается атакам злоумышленников, тем не менее школы также уязвимы для киберугроз. Попробуем разобраться, почему так происходит и как школам правильно защищать свои компьютеры.
Причины уязвимости школ
Рост количества кибератак на образовательные учреждения обусловлен рядом факторов.
Зависимость от технологий. Образовательные учреждения быстро цифровизируются и, как следствие, все больше зависят от ИТ-инфраструктуры — как непосредственно в учебном процессе, так и в административной работе. А устоявшихся ИБ-практик в них, чаще всего, нет. Ценные данные. Школы хранят немало конфиденциальной информации, включая данные о студентах, преподавателях и финансах, утечка которых может иметь серьезнейшие последствия. Дефицит ресурсов. В образовательных учреждениях наблюдается серьезная нехватка бюджетов, а также квалифицированных ИТ-специалистов — и в особенности в сфере информационной безопасности. Низкая осведомленность пользователей. Изрядная часть пользователей компьютеров в школах — ученики, имеющие невысокий уровень знаний о кибербезопасности, что делает их более уязвимыми для фишинговых атак, заражения вредоносными программами и других киберугроз. Да и преподаватели зачастую разбираются в вопросе ИБ ненамного лучше. Если из-за атаки вымогателей временно закроется сеть магазинов, это, конечно же, неприятно, но в основном для самой организации, — покупатели, как правило, легко могут найти ей замену. Если же из-за кибератаки перестает работать школа, последствия намного серьезнее: учащиеся теряют доступ к образованию, из-за чего страдает их успеваемость, а родители сталкиваются с проблемами организации ухода за детьми.
View the full article
-
Автор KL FC Bot
Недавно полицейское управление города Эдина разместило весьма примечательное предупреждение горожанам. По результатам расследования девяти квартирных краж полицейские пришли к выводу, что воры подавляют связь Wi-Fi в квартире. Это делается, чтобы умные камеры видеонаблюдения в доме не могли предупредить владельцев об опасности и передать им видео с инцидентом. Возможно ли такое технологичное ограбление? Да. Есть ли другие способы атаковать умные системы защиты дома? Несомненно. Что с этим делать? Сейчас расскажем!
Беззащитные защитники
Устройства, предназначенные для безопасности, будь то замки, камеры, сигнализации и так далее, казалось бы, должны быть максимально надежно защищены от враждебных действий всех видов. Их же будут целенаправленно атаковать, чтобы вывести из строя! На практике, к сожалению, производители не всегда предусмотрительны. Они допускают самые разные ошибки: в умных замках делают недостаточно надежной механическую часть, в камерах передают видеопоток в открытом виде, позволяя просматривать его посторонним или даже вмешиваться в него, в сигнализациях плохо защищают каналы управления. Это — в дополнение к прочим уязвимостям умного дома, о которых мы пишем уже много лет.
Что еще печальней, многие устройства уязвимы к двум простейшим атакам: нарушение питания и нарушение связи.
Нарушить работу Wi-Fi в доме можно разными способами — от грубого глушения всего частотного диапазона радиоволн до более узкоспециализированных атак на конкретную сеть или клиента Wi-Fi. Обойтись без возни с радио тоже можно. Интернет обычно подключен в квартире одним из четырех легко узнаваемых кабелей: оптоволоконный, телефонный, витая пара (Ethernet) или телевизионный коаксиальный. Надежно нарушить связь можно, просто обрезав эти кабели.
Ну а если питание всей системы безопасности основано на электросети без резервных источников, то, просто обесточив квартиру, можно спокойно преодолеть умную защиту.
Посмотреть статью полностью
-
Автор KL FC Bot
Вы наверняка хотя бы раз проходили опрос в Google Формах. Скорее всего, регистрировались на мероприятие, становились респондентами исследователей или собирали чужие контакты. Конечно, ведь это удобный и интуитивно понятный сервис, за которым стоит техногигант. Эта простота и доверие стали идеальным прикрытием для новой волны кибермошенничества. Злоумышленники научились использовать Google Формы для маскировки своих схем, они заманивают жертв обещаниями бесплатной криптовалюты. И все, что жертве нужно сделать, чтобы попасть в ловушку, — это перейти по ссылке.
Бесплатная криптовалюта бывает только в мышеловке
Как родители говорят своим детям не брать конфетки от незнакомцев, так и мы рекомендуем внимательно относиться к подобным щедростям. Сегодняшняя история как раз об этом. Наши исследователи обнаружили новую волную мошеннических атак через Google Формы. Злоумышленники с помощью сервиса Google присылают потенциальным жертвам письмо с предложением бесплатно получить криптовалюту.
«Запрос на транзакцию получил подтверждение»
Как обычно это бывает, мошенническая схема скрывается за яркой и привлекательной оберткой — жертвам предлагают вывести крупную сумму денег в криптовалюте. Однако, прежде чем получить выплату, злоумышленники «просят» заплатить комиссию, но и это происходит не сразу. Сначала нужно перейти по ссылке в письме, оказаться на мошенническом сайте, ввести данные своего криптокошелька, адреса электронной почты (они будут приятным бонусом для злоумышленников), и попрощаться с собственными деньгами.
View the full article
-
Автор KL FC Bot
В апреле, с выходом Google Chrome 136, наконец решена проблема приватности, которая есть во всех крупных браузерах и о которой широко известно с 2002 года. Причем еще 15 лет назад зарегистрирована ее массовая эксплуатация недобросовестными маркетологами. Это угрожающее описание имеет известная и, казалось бы, безобидная функция, элемент удобства: когда вы посетили какой-то сайт, ссылку на него ваш браузер начинает показывать другим цветом.
«А хотите, я его кликну? Он станет фиолетовым в крапинку…»
Менять цвет ссылки на посещенные сайты (по умолчанию — с синего на фиолетовый) придумали 32 года назад в браузере NCSA Mosaic, и оттуда эту удобную для пользователя практику заимствовали практически все браузеры девяностых. Затем она вошла и в стандарт стилизации веб-страниц, CSS. По умолчанию такое перекрашивание работает во всех популярных браузерах и сегодня.
Еще в 2002 году исследователи обратили внимание, что этой системой можно злоупотреблять: на странице можно разместить сотни или тысячи невидимых ссылок и с помощью JavaScript проверять, какие из них браузер раскрашивает, как посещенные. Таким образом, посторонний сайт может частично раскрыть историю веб-браузинга пользователя.
В 2010 году исследователи обнаружили, что этой технологией пользуются на практике: нашлись крупные сайты, шпионящие за историей веб-браузинга своих посетителей. В их числе были YouPorn, TwinCities и еще 480 популярных на тот момент сайтов. Услугу анализа чужой истории предлагали сервисы Tealium и Beencounter, а против рекламной фирмы interclick, внедрившей эту технологию для аналитики, был подан судебный иск. Суд фирма выиграла, но производители основных браузеров изменили код обработки ссылок, чтобы считывать состояние посещенности ссылок «в лоб» стало невозможно.
Но развитие веб-технологий создавало новые обходные пути для подглядывания за историей посещений сайтов, хранимой браузером. Исследование 2018 года описало четыре новых способа проверять состояние ссылок, причем к двум из них были уязвимы все протестированные браузеры, кроме Tor Browser, а один из дефектов, CVE-2018-6137, позволял проверять посещенные пользователем сайты со скоростью до 3000 ссылок в секунду. Новые, все более сложные атаки по извлечению истории веб-браузинга, продолжают появляться и сейчас.
View the full article
-
Автор KL FC Bot
Генерация программного кода стала одной из сфер, где ИИ уже внедрен достаточно широко, — по некоторым оценкам, за минувший год около 40% нового кода было написано ИИ. CTO Microsoft считает, что через пять лет эта цифра достигнет 95%. Этот код еще предстоит научиться правильно сопровождать и защищать.
Безопасность ИИ-кода эксперты пока оценивают как невысокую, в нем систематически встречаются все классические программные дефекты: уязвимости (SQL-инъекции, вшитые в код токены и секреты, небезопасная десериализация, XSS), логические дефекты, использование устаревших API, небезопасные алгоритмы шифрования и хеширования, отсутствие обработки ошибок и некорректного пользовательского ввода и многое другое. Но использование ИИ-ассистента в разработке ПО добавляет еще одну неожиданную проблему — галлюцинации. В новом исследовании авторы подробно изучили, как на ИИ-код влияют галлюцинации больших языковых моделей. Оказалось, что некоторых сторонних библиотек, которые ИИ пытается использовать в своем коде, просто не существует в природе.
Вымышленные зависимости в open source и коммерческих LLM
Для изучения фантомных библиотек исследователи сгенерировали 576 тысяч фрагментов кода на Python и JavaScript с помощью 16 популярных LLM.
Модели выдумывали зависимости с разной частотой: реже всего галлюцинировали GPT4 и GPT4 Turbo (вымышленные библиотеки встретились менее чем в 5% образцов кода), у моделей DeepSeek этот показатель уже превышает 15%, а сильнее всего ошибается Code Llama 7B (более 25% фрагментов кода ссылаются на несуществующие библиотеки). При этом параметры генерации, которые снижают вероятность проникновения случайных токенов в выдачу модели (температура, top-p, top-k), все равно не могут снизить частоту галлюцинаций до незначительных величин.
Код на Python содержал меньше вымышленных зависимостей (16%) по сравнению с кодом на JavaScript (21%). Результат также зависит от того, насколько стара тема разработки. Если при генерации пытаться использовать пакеты, технологии и алгоритмы, ставшие популярными за последний год, несуществующих пакетов становится на 10% больше.
Самая опасная особенность вымышленных пакетов — их имена не случайны, а нейросети ссылаются на одни и те же библиотеки снова и снова. На втором этапе эксперимента авторы отобрали 500 запросов, которые ранее спровоцировали галлюцинации, и повторили каждый из них 10 раз. Оказалось, что 43% вымышленных пакетов снова возникают при каждой генерации кода.
Интересна и природа имен вымышленных пакетов. 13% были типичными «опечатками», отличающимися от настоящего имени пакета всего на один символ, 9% имен пакетов были заимствованы из другого языка разработки (код на Python, пакеты из npm), еще 38% были логично названы, но отличались от настоящих пакетов более значительно.
View the full article
-
Рекомендуемые сообщения