Google E-Screen Protector защитит от подглядывания… или нет?
Автор
KL FC Bot
в Новости и события из мира информационной безопасности
-
Похожий контент
-
Автор Краб
Заметил что у каждого браузера есть своя тема, а у Chrome нету.
Обсуждаем тут
-
Автор Myk-88
Не посмотрев ткнул exe файл, скачанный случайно вместо книги и сразу заметил неровную работу кулеров, посмотрел в диспетчере задач C:\ProgramData\Google\Chrome\updater.exe каждые несколько секунд запускает Sandboxie Service и грузит процессор > 50%. Сам файл после удаления восстанавливается. Dr.Web CureIt!. не нашел вирус, MinerSearch нашел, удалил, но все также возвращается и грузит проц. Прошу помощи, логи прикрепил.
CollectionLog-2025.04.03-22.07.zip
-
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 m1pod
Доброго времени точно такая же проблема, как я понял это троян. Простыми антивирусами не удаляется. Не знаю что делать. Выполнил всё вышеперечисленное, прикрепляю архив
DESKTOP-7C276PF_2025-03-03_23-49-45_v4.99.10v x64.7z
Сообщение от модератора Mark D. Pearlstone Перемещено из темы.
-
Автор KL FC Bot
Безопасность банковских карт непрерывно улучшается, но злоумышленники находят все новые способы воровать с них деньги. Когда-то, выманив у жертвы информацию о карте на поддельном сайте магазина или в другой мошеннической схеме, преступники изготавливали физическую карту-двойник, записывая украденные данные на магнитную полосу. С такой картой можно было идти в магазин или даже в банкомат. Появление карт с чипом и одноразовых SMS-кодов сильно усложнило жизнь мошенников, но они адаптировались. Переход к мобильным платежам при помощи смартфонов повысил устойчивость к мошенничеству — но и открыл новые пути для него. Теперь мошенники пытаются привязать карты, номера которых им удалось выманить, к своему аккаунту Apple Pay или Google Wallet. Затем смартфон с этим аккаунтом используется, чтобы оплачивать товары с чужой карты — в обычном магазине или в фальшивой торговой точке с платежным терминалом, поддерживающим NFC.
Как выманивают данные
Череде кибератак предшествует серьезная подготовка, проводимая в промышленном масштабе. Злоумышленники создают сеть фальшивых сайтов по выманиванию платежных данных. Сайты могут имитировать службы доставки, крупные онлайн-магазины и даже сайты по оплате коммунальных услуг или дорожных штрафов. Одновременно преступники закупают десятки физических телефонов, создают на них учетные записи Apple или Google и устанавливают приложение для бесконтактных платежей.
Дальше — самое интересное. Когда жертва попадает на сайт-приманку, ей предлагают привязать карту или совершить необходимый небольшой платеж. Для этого нужно указать данные банковской карты, а затем подтвердить свое владение этой картой, введя SMS-код. В этот момент с карты не происходит никаких списаний.
Что происходит на самом деле? Почти мгновенно данные жертвы передаются преступникам, которые пытаются привязать карту к мобильному кошельку на смартфоне. SMS-код нужен, чтобы подтвердить эту операцию. Для ускорения и упрощения манипуляций злоумышленники используют специальный софт, который по введенным жертвой данным создает изображение карты, полностью повторяющее реальные карточки нужного банка. Теперь эту картинку достаточно сфотографировать из Apple Pay или Google Wallet. Процесс привязки карточки к мобильному кошельку зависит от конкретной страны и банка, но обычно для этого не требуется никаких данных, кроме номера, срока действия, имени владельца, CVV/CVC и SMS-кода. Все это можно выманить в рамках одной фишинговой сессии и сразу использовать.
View the full article
-
Рекомендуемые сообщения
Пожалуйста, войдите, чтобы комментировать
Вы сможете оставить комментарий после входа в
Войти