В первый день Pwn2Own 2023 хакнули Windows 11, Tesla, Ubuntu и macOS

В первый день Pwn2Own 2023 хакнули Windows 11, Tesla, Ubuntu и macOS

В первый день Pwn2Own 2023 хакнули Windows 11, Tesla, Ubuntu и macOS

В первый день соревнования для хакеров Pwn2Own 2023, проходящего в Ванкувере, исследователям удалось создать рабочие эксплойты для уязвимостей в Tesla Model 3, Windows 11 и macOS. Приз составил 375 000 долларов и электромобиль Tesla Model 3.

Однако первым на Pwn2Own 2023 пробили Adobe Reader: один из специалистов использовал связку эксплойтов для шести дыр. Задача эксперта была задействовать неполные патчи, позволяющие выйти за пределы песочницы и обойти список запрещённых API. Этот вектор принёс исследователю $50 000.

Далее команда STAR Labs продемонстрировала 0-day эксплойт для брешей в Microsoft SharePoint, награда — $100 000. Эти же ребята взломали Ubuntu Desktop с помощью уже известного эксплойта, за это организаторы выдали им $15 000.

Компания Synacktiv получила $100 000 и Tesla Model 3 за успешную атаку вида TOCTOU (time-of-check to time-of-use) на автомобиль Tesla. Специалисты Synacktiv также использовали TOCTOU и уязвимость нулевого дня для повышения прав в macOS. За это им дали $40 000.

Oracle VirtualBox также успешно атаковали с помощью связки эксплойтов для переполнения буфера и OOB-чтения. Это принесло эксперту Qrious Security $40 000.

Windows  тоже не оставили без внимания: 0-day уязвимость, связанная с некорректной обработкой ввода, позволила повысить привилегии в системе.

Подпишитесь на новости

В России сформулировали главную проблему ИИ — у него нет страха

Искусственному интеллекту не хватает страха перед ошибкой. Такую мысль высказал заместитель главы Минцифры России Александр Шойтов на конференции BIS Summit, посвящённой информационной безопасности бизнеса и ИТ.

«В ИИ нужно встроить систему страха, чтобы он боялся совершить ошибку, как человек», — заявил Шойтов в ходе дискуссии.

Речь, конечно, не о дрожащей нейросети, которая перед каждым ответом вспоминает ипотеку и разговор с начальником. Под страхом можно понимать встроенный механизм сомнения: способность модели оценивать последствия своих действий, признавать нехватку данных и останавливаться, если цена ошибки слишком высока.

Сейчас генеративный ИИ способен уверенно выдавать неверные ответы, придумывать факты и выполнять опасные команды без человеческого ощущения риска.

Для обычного чат-бота это заканчивается галлюцинацией, а для ИИ-агента с доступом к корпоративным системам — удалёнными файлами, утечкой данных или нарушением работы инфраструктуры.

На BIS Summit прозвучала и ещё более амбициозная идея — встроить в ИИ-модели совесть. Её озвучил Николай Лишин, заместитель руководителя ФМБА России. Если страх должен удерживать систему от ошибки, то совесть, по такой логике, должна помогать оценивать допустимость самого действия.

Получается своеобразный технический портрет идеального ИИ: достаточно умный, чтобы решить задачу, достаточно напуганный, чтобы всё перепроверить, и достаточно совестливый, чтобы вовремя отказаться. Осталось только написать для этого техническое задание.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru