Автор
KL FC Bot
в Новости и события из мира информационной безопасности
-
Похожий контент
-
Автор KL FC Bot
Как переписываться, не сливая данные посторонним, и как защитить свой аккаунт в мессенджерах от кражи или взлома? Вот двенадцать простых правил с кратчайшими объяснениями, почему важно каждое из них.
Включите двухфакторную проверку
Почему это важно. Чтобы ваш аккаунт не взломали и не украли, например выпустив нелегальный дубликат SIM-карты. Если включить эту настройку, то для регистрации мессенджера на новом устройстве помимо подтверждающего кода из SMS потребуется ваш секретный пароль.
Что делать. Зайти в мессенджере в настройки безопасности и конфиденциальности, ввести и хорошо запомнить секретный пароль. Его не нужно будет регулярно вводить, он нужен только при переносе аккаунта на новое устройство. Для удобства его можно сгенерировать и хранить в защищенном парольном менеджере, или же можно создать и проверить пароль на стойкость с помощью нашего бесплатного сервиса Kaspersky Password Checker.
View the full article
-
Автор KL FC Bot
Преступники по всему миру оттачивают схемы по краже учетных записей в WhatsApp, Telegram и других популярных мессенджерах, и их жертвой может стать любой из нас. Только пострадав от такой атаки, можно в полной мере прочувствовать, каким важным инструментом стал мессенджер в жизни и сколь разнообразен ущерб от взлома «вотсапа» или «телеги». Но лучше до этого не доводить, а научиться распознавать основные схемы угона, чтобы вовремя его предотвратить.
Зачем угонять ваш аккаунт в WhatsApp или Telegram
Украденный аккаунт может быть интересен содержимым, правами доступа или просто тем, что это проверенная учетная запись, связанная с номером телефона и имеющая хорошую репутацию. Угнав у вас Telegram- или WhatsApp-аккаунт, его могут использовать:
для рассылки спама и фишинга от вашего имени по всем адресам, в том числе — в закрытые каналы и сообщества; чтобы написать всем вашим знакомым жалобные сообщения и попросить деньги, а еще лучше — сгенерировать нейросетью голосовое сообщение или «кружочек» с просьбой о помощи; чтобы украсть аккаунты у ваших друзей и знакомых, попросив их от вашего лица поучаствовать в голосовании, получить от вас в подарок подписку Telegram Premium или использовав другую из многочисленных схем обмана. Подобные сообщения вызовут больше доверия у адресатов, если придут с вашего, знакомого им, аккаунта; чтобы угнать Telegram-каналы или сообщества WhatsApp, в которых вы — администратор; чтобы шантажировать содержимым переписки, особенно если там есть секстинг или другие компрометирующие сообщения; чтобы тихо читать вашу переписку, если она представляет стратегическую ценность —например, если вы бизнесмен, политик, силовик, госслужащий и так далее; чтобы загрузить в ваш аккаунт новое фото, сменить имя и использовать аккаунт в целевых схемах мошенничества — от флирта с криптоинвесторами (Pig Butchering) до поручений от «начальника» (Boss Scam). Из-за такого разнообразия применений аккаунты нужны преступникам постоянно, а жертвой кражи может стать любой.
View the full article
-
Автор KL FC Bot
Недавно нашему бывшему коллеге пришла подозрительная нотификация от неизвестного ему сервиса GetGhared. Будучи человеком осторожным, он не стал переходить по ссылке, а сразу переслал уведомление нам. Проанализировав письмо, мы выяснили, что это действительно работа мошенников, а судя по статистике наших почтовых защитных решений, сервис для отправки больших файлов GetShared стал использоваться ими достаточно часто. Рассказываем, как выглядит применение GetShared в атаках, зачем злоумышленникам это нужно и как оставаться в безопасности.
Как выглядит атака при помощи GetShared
Жертве приходит вполне обычное, совершенно настоящее уведомление от сервиса GetShared, в котором говорится, что пользователю был прислан файл. В письме указаны название и расширение этого файла — например, в случае с атакой на компанию нашего коллеги это был DESIGN LOGO.rar.
Пример мошеннического письма, распространяемого через уведомление GetShared
В сопровождающем тексте применяется стандартная фишинговая уловка — мошенники запрашивают цены на что-то, якобы перечисленное в приложении, а для большей убедительности просят уточнить время доставки и условия оплаты.
View the full article
-
Автор KL FC Bot
Исследователь обнаружил уязвимость в PyTorch, фреймворке машинного обучения с открытым исходным кодом. Уязвимость, зарегистрированная под номером CVE-2025-32434, относится к классу Remote Code Execution (RCE) и имеет рейтинг 9,3 по шкале CVSS, то есть категорируется как критическая. Эксплуатация CVE-2025-32434 при определенных условиях позволяет злоумышленнику запускать на компьютере жертвы, скачивающей ИИ-модель произвольный код. Всем, кто использует PyTorch для работы с нейросетями, рекомендуется как можно скорее обновить фреймворк до последней версии.
Суть уязвимости CVE-2025-32434
Фреймворк PyTorch, помимо всего прочего, позволяет сохранять уже обученные модели в файл, который хранит веса связей. И, разумеется, загружать их при помощи функции torch.load(). Обученные модели часто выкладываются в общий доступ через разнообразные публичные репозитории и теоретически в них могут быть вредоносные закладки. Поэтому официальная документация проекта в целях безопасности рекомендует использовать функцию torch.load() с параметром weights_only=True (в таком случае загружаются только примитивные типы данных: словари, тензоры, списки, и так далее).
Уязвимость CVE-2025-32434 заключается в некорректно реализованном механизме десериализации при загрузке модели. Обнаруживший ее исследователь продемонстрировал, что атакующий может создать файл модели таким способом, что параметр weights_only=True приведет к прямо противоположному эффекту — при загрузке будет выполнен произвольный код, способный скомпрометировать среду, в котором запускается модель.
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
Пожалуйста, войдите, чтобы комментировать
Вы сможете оставить комментарий после входа в
Войти