-
Похожий контент
-
Автор ssvda
Доброго дня!
23 января 2023 года такой же вопрос уже задавался, но может быть что-то поменялось - возможно ли поставить KESL на хранилку Synology?
Если нет, как рекомендуется решить вопрос с защитой в случае малого офиса без файлового сервера - только рабочие станции пользователей и хранилка?
-
Автор pacificae
Доброго времени. Исходные данные - на клиентском ПК отключил вручную защиту KES бессрочно. Вопрос - можно ли через KSC (в моем случае 13) включить защиту удалённо?
-
Защита от слежки за устройствами на Android, Windows и Linux через Find My iPhone | Блог КасперскогоАвтор KL FC Bot
Метки AirTag стали одним из самых популярных инструментов слежки, которыми пользуются не только легитимные владельцы, забывшие ключи на работе, но и ревнивые супруги, угонщики автомобилей и другие люди с недобрыми намерениями. Реализация крайне проста — брелок тайно подкладывают жертве слежки и с комфортом следят за ее перемещениями через сервис Apple Find My. Мы даже включили защиту от слежки через AirTag в Android-версию решений Kaspersky.
Но недавно исследователи безопасности опубликовали исследование, которое демонстрирует, что для дистанционной слежки можно не тратиться на AirTag и даже… никогда не приближаться к жертве! Если удастся заразить ее компьютер или смартфон под управлением Android, Windows или Linux особым вредоносным ПО, то зловред сможет посылать через Bluetooth-адаптер этого устройства специальный сигнал, который будет определяться любыми устройствами Apple поблизости как сигнал от AirTag. Иными словами, для Apple-устройств зараженный смартфон или компьютер превращается в… гигантский AirTag, и его можно отслеживать через сеть Find My, в которую входит более миллиарда смартфонов и планшетов Apple.
Анатомия атаки
Атака эксплуатирует две особенности технологии Find My.
Во-первых, в этой сети используется сквозное шифрование, и участники не знают, чьи сигналы они передают. Брелок AirTag и смартфон владельца применяют пару криптографических ключей при обмене информацией. Когда утерянный брелок транслирует по Bluetooth свои позывные, «детекторы» сети Find My (это любые устройства Apple с Bluetooth и связью с Интернетом, неважно чьи) просто передают данные на серверы Apple, используя публичный ключ найденного AirTag для шифрования данных геолокации. Далее зашифрованную информацию о местоположении с сервера может запросить любое устройство: за счет шифрования Apple тоже не знает, кому принадлежит данный сигнал и что за устройство его запросило. Хитрость в том, что расшифровать данные и понять, чей же это AirTag и где конкретно он находится, можно, только зная парный приватный ключ. Поэтому эти данные полезны только владельцу смартфона, сопряженного с данной меткой AirTag.
Вторая особенность Find My — «детекторы» не проверяют, что полученный ими сигнал о местоположении подан именно устройством Apple. Его может транслировать любое устройство с поддержкой Bluetooth Low Energy (BLE).
Чтобы злоупотребить этими особенностями, исследователи разработали следующую схему.
Вредоносное ПО устанавливается на компьютер, смартфон или другое устройство под управлением Android, Windows или Linux и получает информацию об адресе Bluetooth-адаптера, встроенного в гаджет. Информация передается на сервер атакующих, где с помощью мощных видеокарт вычисляется пара ключей шифрования, соответствующих Bluetooth-адресу устройства и совместимых с технологией Find My. Вычисленный публичный ключ передается обратно на зараженное устройство, и зловред начинает транслировать через Bluetooth сообщение, аналогичное сигналам AirTag и содержащее этот ключ. Любое подключенное к Интернету устройство Apple, находящееся поблизости, принимает этот сигнал и передает его на серверы Find My. Сервер злоумышленников использует вычисленный приватный ключ, чтобы запрашивать у сервиса Find My местоположение зараженного устройства и расшифровывать эти данные.
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
Пожалуйста, войдите, чтобы комментировать
Вы сможете оставить комментарий после входа в
Войти