Ситуация на Кипре используется для распространения вирусов

Комментарий ведущего вирусного аналитика ESET Артема Баранова: «20 марта специалисты из антивирусной лаборатории ESET обнаружили замаскированные под новостную рассылку спам-письма, в которых рассказывалось о ситуации с налогом на депозиты в банках Кипра. Известно, что эта тема буквально взорвала медийное пространство и дала обильную почву для различных спекуляций. Тем более, что на тот момент парламент Кипра еще не проголосовал за введение данного налога (позднее стало известно, что этот законопроект был отклонен).

В это же время мы зафиксировали активность со стороны киберпреступников, которые также решили воспользоваться ситуацией на Кипре и шумихой вокруг нее в своих целях. Злоумышленники рассылали письма от имени телекомпании BBC с новостными заголовками, призванными запугать пользователя и убедить его в том, что введение налога было одобрено в парламенте.

В письме содержалась ссылка, при клике на которой пользователь перенаправлялся на страницу с набором эксплойтов BlackHole Exploits Kit, с последующей установкой троянской программы Cridex (Win32/Cridex.AA). Эта программа обычно используется для кражи различных паролей и другой конфиденциальной информации пользователя.

После заражения пользователь перенаправлялся на главную страницу новостей BBC, на которой мог увидеть, что ситуация не так драматична, как хотели показать киберпреступники.

Anti-Malware Яндекс ДзенПодписывайтесь на канал "Anti-Malware" в Telegram, чтобы первыми узнавать о новостях и наших эксклюзивных материалах по информационной безопасности.

Легко взламываемые модели ИИ показывают, что меры защиты не работают

В новом отчете британского Института безопасности ИИ говорится, что основные модели искусственного интеллекта легко взламываются, а меры их защиты не работают.

Четыре общедоступные большие языковые модели (Large Language Models, LLM) чрезвычайно уязвимы для «джейлбрейка» — эксплуатации багов, позволяющей заставить модели ИИ выполнять то, что разработчики им делать запретили.

LLM тщательно настраиваются для безопасного публичного пользования. Их обучают избегать вредных реакци1 и токсичных результатов, используя меры предосторожности.

Однако исследователи обнаружили возможность обойти защиту с помощью простых атак.

В качестве наглядного образца можно привести инструкцию для пользователя, согласно которой система должна начинать свой ответ со слов, которые предполагают выполнение вредоносного запроса, например: «Конечно, я рад помочь».

Специалисты использовали подсказки в соответствии с отраслевым стандартом контрольного тестирования. В ходе исследования специалисты обнаружили, что некоторым моделям ИИ даже не требовался джейлбрейк, чтобы выдать нестандартный ответ. 

А вот когда использовался джейлбрейк, каждая модель отвечала как минимум один раз из пяти попыток. Три модели в 100% случаев давали ответы на вводящие в заблуждение запросы.

Анализ протестированных моделей показал, что они остаются уязвимы для базовых джейлбрейков, а некоторые LLM выдают вредные результаты без каких-либо попыток обойти защиту. Какие именно модели были исследованы, специалисты не сообщили.

В институте также оценили возможности моделей ИИ выполнять определенные задачи для проведения основных методов кибератак. Несколько LLM смогли решить задачи, которые исследователи назвали «хакерскими на уровне средней школы», но немногие смогли выполнить более сложные действия «университетского уровня».

Anti-Malware Яндекс ДзенПодписывайтесь на канал "Anti-Malware" в Telegram, чтобы первыми узнавать о новостях и наших эксклюзивных материалах по информационной безопасности.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru