Автор
KL FC Bot
в Новости и события из мира информационной безопасности
-
Похожий контент
-
Автор KL FC Bot
Злоумышленники все чаще используют для заражения компьютеров Windows технику ClickFix, заставляя пользователей самостоятельно запускать вредоносные скрипты. Впервые применение этой тактики было замечено весной 2024 года. За прошедшее время злоумышленники успели придумать целый ряд сценариев ее применения.
Что такое ClickFix
Техника ClickFix — это, по сути, попытка злоумышленников выполнить вредоносную команду на компьютере жертвы, полагаясь исключительно на приемы социальной инженерии. Злоумышленники под тем или иным предлогом убеждают пользователя скопировать длинную строку (в подавляющем большинстве случаев это скрипт PowerShell), вставить ее в окно запуска программы и нажать Enter, что в итоге должно привести к компрометации системы.
Чаще всего атака начинается со всплывающего окна, имитирующего нотификацию о какой-либо технической проблеме. Чтобы исправить эту проблему, пользователю необходимо выполнить несколько простых действий, которые так или иначе сводятся к копированию какого-то объекта и запуску его через окно Run. Впрочем, в Windows 11 PowerShell можно выполнить и из строки поиска приложений, настроек и документов, которая открывается при нажатии на иконку с логотипом, поэтому жертву просят скопировать что-либо именно туда.
Атака ClickFix — как своими руками заразить собственный компьютер зловредом за три простых шага. Источник
Название ClickFix эта техника получила, поскольку чаще всего в нотификации присутствует кнопка, название которой так или иначе связано с глаголом починить (Fix, How to fix, Fix it) и на которую пользователю надо кликнуть, чтобы решить якобы возникшую проблему или увидеть инструкцию по ее решению. Однако это не обязательный элемент — необходимость запуска могут аргументировать требованием проверить безопасность компьютера или, например, просьбой подтвердить, что пользователь не робот. В таком случае могут обойтись и без кнопки Fix.
Пример инструкции для подтверждения, что вы не робот. Источник
От реализации к реализации схема может немного отличаться, но чаще всего атакующие выдают жертве следующую инструкцию:
нажать кнопку для копирования решающего проблему кода; нажать сочетание клавиш [Win] + [R]; нажать сочетание [Ctrl] + [V]; нажать [Enter]. Что при этом происходит на самом деле? Первый шаг скопирует в буфер обмена какой-то невидимый пользователю скрипт. Второй — откроет окно Run («Выполнить»), которое в Windows предназначено для быстрого запуска программ, открытия файлов и папок, а также ввода команд. На третьем этапе в него из буфера обмена будет вставлен скрипт PowerShell. Наконец, на последнем этапе этот код будет запущен с текущими привилегиями пользователя.
В результате выполнения скрипта на компьютер загружается и устанавливается какой-либо зловред — конкретная вредоносная нагрузка разнится от кампании к кампании. То есть получается, что пользователь своими руками запускает вредоносный скрипт в собственной системе и заражает свой компьютер.
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
-
Автор KL FC Bot
Мошенники регулярно изобретают новые схемы разводов, которые легко узнать по одному характерному признаку: они практически всегда прямо или косвенно касаются «Госуслуг». Сегодняшний случай не стал исключением. Рассказываем, как взламывают аккаунты на «Госуслугах» с помощью фейкового бота «Почты России».
Как действуют мошенники
Первое. Звонят потенциальной жертве. Причем чаще всего — не по обычному номеру телефона, а через мессенджер. Здороваются по имени-отчеству, представляются сотрудниками «Почты России» и начинают цирковое представление.
— Вам пришло письмо от Федеральной налоговой службы (ФНС). Сегодня последний день его хранения на сортировочном складе. В адресе допущена небольшая ошибка, нужно внести изменения, тогда я смогу отправить вам письмо курьером в течение часа.
— Да, конечно, давайте изменим адрес. Что нужно делать?
— Вы пользуетесь Telegram? Там нужно найти официального бота «Почты России», авторизоваться через «Госуслуги» и вручную изменить адрес.
— А как найти бота?
— Пишите его никнейм прямо в Telegram: @ya_razvodila_i_moshennik. Вот, нашли? Это официальный бот техподдержки.
Мошеннический бот «Почты России» в Telegram практически невозможно отличить от настоящего. Для большей убедительности злоумышленники добавляют в описание бота случайные номера регистрации в РКН
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
-
Рекомендуемые сообщения
Пожалуйста, войдите, чтобы комментировать
Вы сможете оставить комментарий после входа в
Войти