Автор
KL FC Bot
в Новости и события из мира информационной безопасности
-
Похожий контент
-
Автор KL FC Bot
Интересную атаку, точнее, сразу две атаки с использованием двух разных уязвимостей в процессорах Apple, недавно продемонстрировали исследователи из университетов Германии и США. Представьте себе, что кто-то присылает вам ссылку в чате. Вы открываете ее, и там на первый взгляд нет ничего подозрительного. Никто не просит ввести ваш пароль от рабочей почты, не предлагает скачать сомнительный файл. Возможно, на странице даже есть что-то полезное или интересное. Но пока вы это полезное просматриваете, скрытый код читает информацию из соседней вкладки браузера и таким образом узнает, где вы находитесь в данный момент, что вы в последний раз покупали в популярном интернет-магазине, или, например, похищает текст электронного письма.
Описание атаки выглядит достаточно просто, но на самом деле речь идет о сложнейшей атаке, эксплуатирующей особенности так называемого спекулятивного выполнения инструкций процессором.
Подождите, но мы это уже где-то слышали!
Действительно, по своему принципу новые атаки напоминают различные варианты атак типа Spectre, эксплуатирующих другие, хотя отчасти похожие уязвимости в процессорах Intel и AMD. Мы писали об этих атаках раньше: в 2022 году, через 4 года после обнаружения самой первой уязвимости Spectre, мы пришли к выводу, что реального, простого и действенного метода эксплуатации этих уязвимостей нет. Использовать свежеобнаруженные проблемы в чипах Apple также непросто, но есть важное отличие: исследователи в новой работе сразу предлагают достаточно реалистичные варианты атак и доказывают их возможность. Чтобы разобраться, насколько опасны данные уязвимости, давайте коротко, и не вдаваясь в дебри сложного научного исследования, повторим основные принципы всех подобных атак.
View the full article
-
Автор KL FC Bot
В мартовском вторничном патче компания Microsoft закрыла целых шесть уязвимостей, которые активно эксплуатируются злоумышленниками. Четыре из этих уязвимостей связаны с файловыми системами, причем три из них имеют одинаковый триггер, что может указывать на их использование в одной атаке. Детали их эксплуатации пока (к счастью) неизвестны, однако свежее обновление крайне рекомендуется к немедленной установке.
Уязвимости в файловых системах
Две из уязвимостей в системе NTFS позволяют злоумышленникам получить доступ к частям кучи (heap), то есть к динамически распределяемой памяти приложений. Что интересно, первая из них, CVE-2025-24984 (4,6 по шкале CVSS) подразумевает физический доступ злоумышленника к атакуемому компьютеру (он должен вставить в USB-порт подготовленный вредоносный накопитель). Для эксплуатации второй уязвимости типа Information Disclosure Vulnerability, CVE-2025-24991 (CVSS 5,5), злоумышленникам необходимо каким-то образом заставить локального пользователя подключить вредоносный виртуальный жесткий диск (VHD).
Точно также активизируются и две другие уязвимости, связанные с файловыми системами CVE-2025-24985, в драйвере файловой системы Fast FAT и CVE-2025-24993 в NTFS. Вот только их эксплуатация приводит к удаленному запуску произвольного кода на атакуемой машине (RCE). У обеих уязвимостей CVSS рейтинг составляет 7,8.
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