Автор
KL FC Bot
в Новости и события из мира информационной безопасности
-
Похожий контент
-
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
Представьте — вам приходит письмо, оповещающее о том, что Google получила от правоохранительных органов судебную повестку с требованием предоставить содержимое вашего аккаунта. Письмо выглядит вполне «по-гугловски», да и адрес отправителя совершенно респектабельный — no—reply@accounts.google.com. Внутри сразу просыпается (как минимум) легкое ощущение паники, не правда ли?
И вот какая удача — в письме содержится ссылка на страницу поддержки Google, перейдя по которой можно узнать все подробности о происходящем. Доменный адрес ссылки при этом также похож на официальный и, судя по всему, принадлежит настоящей Google…
Постоянные читатели нашего блога уже наверняка догадались, что речь идет о новой схеме фишинга. В ней мошенники эксплуатируют сразу несколько сервисов настоящей Google, чтобы сбить своих жертв с толку и придать письмам максимальную правдоподобность. Рассказываем обо всем по порядку.
Как фишинговое письмо маскируется под официальное уведомление Google
Письмо, с которого начинается данная атака, вы можете видеть на скриншоте ниже — оно действительно вполне убедительно притворяется оповещением от системы безопасности Google. В письме пользователя информируют о том, что компании пришла судебная повестка на получение правоохранительными органами доступа к содержимому его Google-аккаунта.
Мошенническое письмо от no-reply@accounts.google.com, маскирующееся под официальный запрос на выдачу правоохранительным органам данных Google-аккаунта пользователя. Источник
View the full article
-
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
Можете представить себе мир, в котором каждый раз, прежде чем куда-либо поехать, вам нужно придумывать колесо и собирать вручную велосипед? Мы — нет. Зачем что-то придумывать, если оно уже давно успешно существует? Точно такая же логика работает и в программировании: разработчикам ежедневно приходится сталкиваться с типовыми задачами и вместо придумывания колес и велосипедов собственного производства (которые могут быть еще и некачественными), они просто берут уже готовый велосипед код из открытого репозитория в Github.
Доступно такое решение абсолютно для всех, в том числе и для злоумышленников, которые используют бесплатный шикарный самый лучший в мире открытый код в качестве приманки. Подтверждений этому тезису много и вот свежайшее: наши эксперты обнаружили активную вредоносную кампанию GitVenom, направленную на пользователей GitHub.
Что такое GitVenom
Так мы назвали вредоносную кампанию, в ходе которой неизвестными были созданы более 200 репозиториев, содержащие фейковые проекты с вредоносным кодом: боты для Telegram, инструменты для взлома игры Valorant, автоматизации действий в Instagram и управления кошельками Bitcoin. На первый взгляд все репозитории выглядят легитимно, особенно выделяется хорошо оформленный файл-гайд по работе с кодом README.MD с подробными инструкциями на нескольких языках мира.
Злоумышленники использовали искусственный интеллект для написания подробнейших инструкций на разных языках
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