-
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
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 KL FC Bot
В попытке обойти механизмы защитных решений злоумышленники все чаще прячут вредоносные и фишинговые ссылки внутрь QR-кодов. Поэтому в решение [KSMG placeholder] Kaspersky Secure Mail Gateway [/placeholder] мы добавили технологию, способную «читать» QR-коды (в том числе и спрятанные внутрь PDF-файлов), доставать из них ссылки и проверять их до того, как они окажутся в почтовом ящике сотрудника компании. Рассказываем, как это работает.
Пример фишингового QR-кода внутри PDF-файла
View the full article
-
Автор Petr1988
Собственно что это такое? В чем смысл этих игр тапалок? Правда ли, что можно на них заработать или бред?
-
Автор KL FC Bot
Вредоносные приложения, скрытно ворующие с компьютера пароли, финансовую и другую полезную информацию, существуют больше двадцати лет, а само слово «инфостилер» вошло в обиход в начале прошлого десятилетия. Но эти относительно простые виды вредоносного ПО стали все чаще появляться в непривычной роли — с них начинались многие крупные взломы и кибератаки последних лет. До инфостилера удалось проследить, например, кражу данных 500 млн клиентов Ticketmaster и атаку ransomware на Минздрав Бразилии. Главная сложность в борьбе с инфостилерами в том, что их невозможно победить, работая лишь с инфраструктурой и в периметре компании. Нужно учитывать нерабочую активность и личные устройства сотрудников.
Современные инфостилеры
Инфостилер — это приложение, которое злоумышленники неизбирательно устанавливают на любые доступные компьютеры для кражи любой полезной информации. Целью инфостилера в первую очередь являются пароли к учетным записям, данные криптокошельков, данные кредитных карт, а также куки из браузера. Последние позволяют украсть у пользователя текущую сессию в онлайн-сервисе. То есть если жертва вошла в браузере в рабочие аккаунты, то, скопировав куки на другой компьютер, злоумышленники в некоторых случаях могут получить к ним доступ, даже не зная учетных данных жертвы.
Кроме того, различные инфостилеры могут:
похищать переписки в e-mail и мессенджерах; воровать документы; красть изображения; делать скриншоты экрана или конкретных приложений. Встречаются экзотические варианты, которые пытаются распознавать изображения в JPG-файлах и находить на них текст (фото паролей и финансовых данных, например). Все перечисленное инфостилер отправляет на управляющий сервер, где эти данные складируются в ожидании перепродажи на черном рынке.
View the full article
-
Рекомендуемые сообщения
Пожалуйста, войдите, чтобы комментировать
Вы сможете оставить комментарий после входа в
Войти