-
Похожий контент
-
Автор KL FC Bot
7 июля 2025 года Google выпустила обновление Gemini, которое дает AI-помощнику доступ к приложениям Phone, Messages, WhatsApp и Utilities на Android-устройствах. Компания анонсировала это событие e-mail-рассылкой пользователям своего чат-бота, которых просто поставили перед фактом: «Мы упростили взаимодействие Gemini с вашим устройством… Gemini скоро сможет помочь вам использовать «Телефон», «Сообщения», WhatsApp и «Утилиты» на вашем телефоне, независимо от того, включена ли ваша активность приложений Gemini или нет».
С точки зрения Google, обновление улучшает приватность, поскольку теперь пользователям доступны функции Gemini без необходимости включать Gemini Apps Activity. Удобно, не правда ли?
View the full article
-
Автор KL FC Bot
В нашем блоге мы постоянно рассказываем о всевозможных кибератаках и их неприятных последствиях: будь то кража криптовалюты или утечки личных данных в Интернет. Однако есть и другая категория крупных взломов: когда хакеры не гонятся за наживой, а устраивают смешные и достаточно безобидные для большинства проделки просто для веселья. Сегодня мы расскажем про пять таких случаев — и поговорим о том, какой урок из них можно вынести.
Они повсюду! Когда даже светофоры разговаривают с тобой голосами Цукерберга и Маска
Весной 2025 года неизвестные взломали аудиокнопки светофоров в Кремниевой долине. Подобные аудиокнопки широко используются в светофорах на пешеходных переходах на всей территории США. Как нетрудно догадаться, предназначены они для людей с нарушениями зрения: их основная задача — воспроизводить голосовые сообщения, позволяющие плохо видящим пешеходам понять, когда можно безопасно переходить дорогу.
В нескольких городах Кремниевой долины неизвестные заменили стандартные голосовые сообщения на собственные тексты, озвученные голосами, чрезвычайно похожими на голоса вездесущих техномиллиардеров, Марка Цукерберга и Илона Маска. Видео, снятые местными жителями, показывают, как взломанные кнопки воспроизводят следующие сообщения.
Голос «Марка Цукерберга»: Это нормально испытывать дискомфорт или ощущать нарушение ваших личных границ от того, что мы насильно внедряем ИИ во все грани вашего сознательного опыта. Я просто хочу заверить вас, что вам не нужно беспокоиться, поскольку вы абсолютно ничего не можете сделать для того, чтобы это остановить.
View the full article
-
Автор KL FC Bot
Умный дом сегодня — это не фантастика из фильмов конца девяностых, а реальность практически каждого жителя мегаполиса. Умные розетки, колонки и телевизоры можно встретить практически в любой современной квартире. А что касается новых домов, то их иногда и вовсе сразу же строят умными, получаются умные жилые комплексы. Их жители могут с единого приложения управлять не только внутриквартирными приборами, но и внешними: домофоном, камерами, шлагбаумами, счетчиками и датчиками пожарной сигнализации.
Но что будет, если в таком приложении окажется дыра в безопасности? Ответ знают наши эксперты из Global Research and Analysis Team (GReAT). Мы обнаружили уязвимость в приложении Rubetek Home и рассказали, что могло бы случиться с безопасностью владельцев умных квартир и домов — но, к счастью, не случилось.
Что за уязвимость
Уязвимость заключалась в отправке чувствительных данных в процессе логирования работы приложения. Разработчики использовали Telegram Bot API для сбора аналитики и отправки файлов с отладочной информацией от пользователей в приватный чат команды разработки при помощи Telegram-бота.
Проблема в том, что отправляемые файлы, помимо системной информации, содержали в себе персональные данные пользователей, а также, что более критично, Refresh-токены, необходимые для авторизации в аккаунте пользователя, чей токен был получен. У потенциальных атакующих была возможность переслать все эти файлы себе при помощи того же Telegram-бота. Для этого они могли получить его Telegram-токен и идентификатор нужного чата из кода приложения, а после перебрать порядковые номера сообщений, содержащих такие файлы.
View the full article
-
Автор KL FC Bot
Технологию ключей доступа (КД, passkeys) рекламируют все ИТ-гиганты как эффективную и удобную замену паролям, которая может покончить с фишингом и утечками учетных данных. Суть в следующем — человек входит в систему при помощи криптографического ключа, сохраненного в специальном аппаратном модуле на его устройстве, а разблокирует эти данные при помощи биометрии или ПИН-кода. Мы подробно разобрали текущее положение дел с passkeys для домашних пользователей в двух статьях (терминология и базовые сценарии использования, сложные случаи), но у компаний к ИБ-технологиям совершенно другие требования и подходы. Насколько хороши ключи доступа и FIDO2 WebAuthn в корпоративной среде?
Мотивы перехода на passkeys в компании
Как и любая крупная миграция, переход на ключи доступа требует бизнес-обоснования. В теории passkeys решают сразу несколько злободневных проблем:
Снижают риски компрометации компании с использованием кражи легитимных учетных записей (устойчивость к фишингу — главное заявленное преимущество КД). Повышают устойчивость к другим видам атак на identity, таким как перебор паролей — brute forcing, credential stuffing. Помогают соответствовать регуляторным требованиям. Во многих индустриях регуляторы обязуют применять для аутентификации сотрудников устойчивые методы, и passkeys обычно признаются таковыми. Снижают затраты. Если компания выбрала passkeys, хранящиеся в ноутбуках и смартфонах, то высокого уровня безопасности можно достичь без дополнительных затрат на USB-устройства, смарт-карты, их администрирование и логистику. Повышают продуктивность сотрудников. Хорошо налаженный процесс аутентификации повседневно экономит время каждому сотруднику и снижает процент неудачных входов в ИТ-системы. Также переход на КД обычно увязывают с отменой всем привычных и ненавистных регулярных смен пароля. Снижают нагрузку на хелпдеск за счет уменьшения числа заявок, связанных с забытыми паролями и заблокированными учетными записями.
View the full article
-
Автор KL FC Bot
Современные злоумышленники всеми силами пытаются выдать свою активность за какие-либо нормальные процессы. Они используют легитимные инструменты, организовывают связь между зловредом и серверами управления через публичные сервисы, маскируют запуск вредоносного кода под действия пользователя. С точки зрения традиционных защитных решений такая активность практически незаметна. Однако если анализировать поведение конкретных пользователей или, например, служебных учетных записей, то можно выявить определенные аномалии. Именно в этом и заключается метод выявления киберугроз под названием UEBA — User and Entity Behavior Analytics (поведенческий анализ пользователей и сущностей). И именно он реализован в последней версии нашей SIEM-системы Kaspersky Unified Monitoring and Analysis Platform.
Как работает UEBA в рамках SIEM
Согласно определению, UEBA, или «поведенческий анализ пользователей и сущностей», это технология выявления киберугроз, основанная на анализе поведения пользователей, а также устройств, приложений и иных объектов в информационной системе. В принципе, такая технология может работать в рамках любого защитного решения, однако, на наш взгляд, наиболее эффективно ее использование на уровне SIEM-платформы. Используя машинное обучение для установления «нормального поведения» пользователя или объекта (машины, сервиса и так далее), SIEM-система, оснащенная правилами детектирования UEBA, может анализировать отклонения от типичного поведения. Это, в свою очередь, позволит своевременно обнаруживать APT, целевые атаки и инсайдерские угрозы.
Именно поэтому мы оснастили нашу SIEM-систему KUMA пакетом правил UEBA, предназначенным для комплексного выявления аномалий в процессах аутентификации, в сетевой активности и при запуске процессов на рабочих станциях и серверах, работающих под управлением Windows. Это позволило сделать систему умнее в плане выявления новых атак, которые сложно обнаружить с помощью обычных правил корреляции, сигнатур или индикаторов компрометации. Каждое правило в пакете правил UEBA основано на профилировании поведения пользователей и объектов. Сами правила делятся на два типа.
Статистические правила, которые рассчитываются с использованием межквартильного размаха для выявления аномалий на основе данных о текущем поведении. Правила на основе исторических данных, которые фиксируют отклонения от нормального поведения, определяемого путем анализа опыта предыдущей работы учетной записи или объекта. При обнаружении отклонений от исторических норм или статистических ожиданий происходит генерация алертов, а также повышается риск-оценка соответствующего объекта (пользователя или хоста). О том, каким образом наше SIEM-решение использует ИИ для риск-оценки объектов, можно прочитать в одной из прошлых статей.
View the full article
-
Рекомендуемые сообщения
Пожалуйста, войдите, чтобы комментировать
Вы сможете оставить комментарий после входа в
Войти