Автор
KL FC Bot
в Новости и события из мира информационной безопасности
-
Похожий контент
-
Автор KL FC Bot
Сейчас практически невозможно представить себе современную компанию, которая не рассказывает о применении искусственного интеллекта. Причем маркетологи далеко не всегда утруждают себя объяснением того, зачем ИИ в продукте нужен, а главное, как именно он там реализован, — им кажется, что самого факта применения достаточно для того, чтобы сделать продукт более ценным, инновационным и высокотехнологичным. Мы сторонники другого подхода — нам важно не просто сказать «у нас есть ИИ», а объяснить, как именно технологии машинного обучения и искусственного интеллекта применяются в наших решениях. Перечислять все наши ИИ-технологии в одном посте было бы слишком долго — у нас есть целый центр экспертизы AI Technology Research, который занимается различными аспектами ИИ. Поэтому в данном материале я сосредоточусь исключительно на технологиях, облегчающих жизнь SIEM-аналитика, работающего с Kaspersky Unified Monitoring and Analysis (KUMA).
SIEM AI Asset Risk Scoring
Традиционно одной из самых ресурсоемких задач аналитика SIEM является приоритизация алертов. Особенно если система только установлена и работает с дефолтными правилами корреляции из коробки, пока еще не подогнанными к реалиям конкретной компании. Помочь с этой проблемой могут технологии анализа больших данных и системы искусственного интеллекта — благодаря модулю SIEM AI Asset Risk Scoring команды мониторинга и реагирования могут определять приоритеты алертов и предотвращать потенциальный ущерб. Этот модуль служит для оценки рисков активов путем анализа исторических данных и тем самым помогает приоритизировать входящие оповещения, что, в свою очередь, ускоряет проведение триажа и позволяет генерировать гипотезы, которые можно использовать для проактивного поиска.
На базе информации об активируемых цепочках правил корреляции SIEM AI Asset Risk Scoring позволяет строить паттерны нормальной активности на конечных точках. Затем, сравнивая с этими паттернами повседневную активность, модуль выявляет аномалии (например, резкие скачки трафика или множественные обращения к сервисам), которые могут говорить о том, что происходит реальный инцидент и аналитику следует глубже изучить именно эти алерты. Это позволяет обнаружить проблему на ранней стадии, до того как будет нанесен ущерб.
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
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
Информационный поток с каждым днем не уменьшается, и в 2025 году в нашей голове остается все меньше места для таких вещей, как пароль к той самой почте, которую вы завели в далеком 2020, чтобы зарегистрировать маму на маркетплейсе. Во Всемирный день пароля, выпадающий в этом году на 1 мая, День труда, предлагаем потрудиться и объединиться в борьбе против забывчивости, слабых паролей и хакеров.
Как уже не раз подтверждали наши эксперты, целевая компрометация пароля — лишь вопрос времени и средств, причем зачастую — очень короткого времени и копеечных средств. И наша задача — максимально усложнить этот процесс, напрочь отбив желание у взломщиков заниматься именно вашими данными.
В прошлогоднем исследовании мы выяснили, что 59% всех паролей мира могут быть взломаны менее чем за час при помощи умных алгоритмов, требующих мощной видеокарты вроде RTX 4090 или дешевой аренды облачных вычислительных мощностей. Сейчас мы проводим второй этап исследования и скоро расскажем, изменилась ли ситуация за год к лучшему или нет, так что подписывайтесь на наш блог или телеграм-канал, чтобы первыми узнать о результатах.
Сегодня мы не просто расскажем о наиболее безопасных методах аутентификации и способах создания сложных паролей, но и обсудим техники их запоминания, а также ответим на вопрос, почему использовать менеджер паролей в 2025 году — действительно хорошая идея.
Как безопаснее логиниться в 2025 году
Сейчас у нас достаточно вариантов, с помощью которых можно проходить аутентификацию в сервисах и на веб-сайтах:
классическая связка логин-пароль; аутентификация с помощью стороннего сервиса (VK, Яндекс, Apple, Google и т. д.); двухфакторная аутентификация с подтверждением: через SMS с одноразовым кодом; через приложение-аутентификатор (например, Kaspersky Password Manager, Google Authenticator или Microsoft Authenticator); с применением аппаратного ключа (например, Flipper, YubiKey или USB-токена); использование passkey и биометрической аутентификации. Разумеется, каждый из этих способов можно как усилить, например создать сложный пароль из 20+ случайных символов, так и ослабить, допустим, оставляя токен в USB-порту, а сам компьютер — без присмотра в публичных местах. И потому время «классических» паролей еще не прошло. Поэтому давайте разбираться, как мы можем усилить наши текущие позиции: придумать и запомнить незабываемый пароль.
View the full article
-
Рекомендуемые сообщения
Пожалуйста, войдите, чтобы комментировать
Вы сможете оставить комментарий после входа в
Войти