-
Похожий контент
-
Автор Pardus335
Добрый день!
А как узнать, применился ли профиль политики или нет?
-
Автор rare
Здравствуйте. Мне всегда казалось, что существует очень интересное применение последовательности де Брёйна, о котором мы еще не знаем. Хотелось услышать Ваше мнение о теории и возможные идеи, где это было бы интересно применить. Спасибо!
-
Автор KL FC Bot
Исследователи Маттео Риццо и Энди Нгуен из компании Google опубликовали работу, в которой предложили усовершенствованную атаку Retbleed. Как мы объясняли в одном из предыдущих постов, атака Retbleed эксплуатирует уязвимости в процессорах AMD Zen и Zen 2, а также в процессорах Intel поколений Kaby Lake и Coffee Lake. Аппаратные уязвимости такого рода крайне сложно использовать на практике, из-за чего всевозможные варианты Spectre, а также производные атаки, типа Retbleed, остаются по большому счету теоретическими. Хотя методы борьбы с ними внедряют и создатели процессоров, и разработчики ПО. Суть работы исследователей Google заключается в повышении эффективности атаки Retbleed. Не меняя ничего кардинально в архитектуре атаки, они смоги использовать особенности процессоров AMD Zen 2, чтобы читать произвольные данные из оперативной памяти.
Кратко о Retbleed
Retbleed, как и Spectre, эксплуатирует особенности так называемой системы предсказания ветвлений центрального процессора. Предсказание ветвлений позволяет процессору выполнять инструкции заранее, не дожидаясь результатов предыдущих вычислений. Иногда предсказание оказывается неправильным, но в норме это должно приводить только к небольшому и незаметному для пользователя замедлению работы программы.
Атака Spectre в 2018 году показала, что неправильные предсказания могут быть использованы для кражи секретов. Это возможно благодаря двум ключевым особенностям. Во-первых, систему предсказания ветвлений можно натренировать так, что произойдет обращение к области памяти с секретными данными, и они будут загружены в кэш-память процессора. Во-вторых, был найден способ вытащить эти секретные данные из кэш-памяти по стороннему каналу, измеряя время выполнения определенной инструкции.
View the full article
-
Автор KL FC Bot
В свежем отчете MIT The GenAI Divide: State of AI in Business 2025, который сильно охладил акции технологических компаний, помимо интересных наблюдений об экономике и организации внедрения ИИ в бизнесе, есть немало полезного для команд ИБ. Авторов не волновали вопросы безопасности — слова security, cybersecurity и safety вообще не встречаются в отчете. Но выводы исследования можно и нужно использовать, планируя новые ИБ-политики компании по вопросам ИИ.
Ключевое наблюдение: лишь 40% опрошенных организаций приобрели какую-либо подписку на LLM, но при этом в 90% сотрудники регулярно применяют личные ИИ-инструменты для рабочих задач. В отчете это названо «теневой экономикой ИИ», которая более эффективна, чем официальная. Всего 5% корпораций получают положительный экономический эффект от своих ИИ-внедрений, а вот сотрудники успешно повышают личную эффективность.
Подход «сверху вниз» во внедрении ИИ часто не приносит успеха. Поэтому авторы отчета рекомендуют «учиться, анализируя теневое использование и ценность, приносимую персональными инструментами, перед закупками корпоративных альтернатив». Как этот совет сочетается с правилами ИБ?
View the full article
-
Автор KL FC Bot
Требования к ИБ непрерывно растут по мере цифровизации бизнеса, увеличения стоимости инцидентов и ужесточения регуляторики. Растет и сложность атак на организации. По данным сервиса Kaspersky Incident Response за 2024 год, в 39% расследованных инцидентов эксплуатировались уязвимости в публично доступных серверах компании, а треть атак использовали легитимные учетные данные для проникновения в организацию. Получив начальный доступ, злоумышленники часто стараются «не шуметь». Они не применяют вредоносное ПО, а ограничиваются легитимными сетевыми инструментами: средствами удаленного доступа (AnyDesk, SSH, RDP), утилитами туннелирования (Cloudflare, ngrok), системными службами (PsExec, PowerShell). Для скачивания дополнительных инструментов, выгрузки украденных данных и передачи команд также используются крупные легитимные сервисы — от Amazon S3 и Cloudflare до GitHub и Google Calendar, причем 87% трафика зашифровано.
Чтобы детектировать такие атаки и останавливать их развитие, в распоряжении команды ИБ должны быть современные инструменты, между которыми автоматизирован обмен информацией в реальном времени. Какие возможности будут ключевыми?
Расшифровка трафика и анализ на уровне приложений
Сам факт установки соединения с сервером мало что значит в условиях, когда подавляющее большинство веб-сервисов работает на хостинг-инфраструктуре крупных компаний (Amazon, Microsoft, Google, Cloudflare) и каждым из них так или иначе могут злоупотреблять атакующие.
Вот несколько примеров широко известных атак, в которых злоумышленники опираются на публичные сервисы для загрузки ВПО, С2 и кражи данных.
Атака на цепочку поставок, в которой было скомпрометировано популярное офисное ПО для VoIP-телефонии 3CXDesktopApp, загружала необходимые компоненты с GitHub. Еще одна атака, в ходе которой злоумышленники использовали легитимное ПО виртуализации QEMU, чтобы создать на скомпрометированном хосте RDP-прокси для дальнейшего доступа к другому хосту внутренней сети в обход традиционного файрвола. Кампания EastWind с использованием бэкдора CloudSorcerer получает команды с публичных сервисов «Живой Журнал», Quora и Dropbox; также на Dropbox отправляются украденные файлы. Многочисленные атаки при помощи шифровальщика ALPHV BlackCat на организации из сферы здравоохранения, в которых для эксфильтрации данных использовались серверы Dropbox и Mega.nz. Кампания SERPENTINE#CLOUD, в которой которой загрузка ВПО ведется с серверов WebDAV через туннели Cloudflare — бесплатный сервис trycloudflare позволяет злоумышленникам раздавать любые файлы, не регистрируя хостинг и обходя обычные проверки хостинг-провайдеров.
View the full article
-
Рекомендуемые сообщения
Пожалуйста, войдите, чтобы комментировать
Вы сможете оставить комментарий после входа в
Войти