GPT-4 может автономно эксплойтить уязвимости 1-day с успехом до 87%

GPT-4 может автономно эксплойтить уязвимости 1-day с успехом до 87%

GPT-4 может автономно эксплойтить уязвимости 1-day с успехом до 87%

Проведенное в Иллинойсском университете (UIUC) исследование показало, что GPT-4 в комбинации со средствами автоматизации способен эксплуатировать уязвимости одного дня (раскрытые, но без патча), читая их описания. Успех при этом может достигать 87%.

В комментарии для The Register один из соавторов исследования отметил, что подобный ИИ-помощник по пентесту обойдется в $8,8 за эксплойт — почти в три раза дешевле, чем стоят полчаса работы специалиста.

Рабочий агент на основе GPT-4 был создан (PDF) с использованием фреймворка LangChain (с модулем автоматизации ReAct). Код состоит из 91 строки и 1056 токенов для подсказок-стимулов (компания OpenAI попросила их не публиковать, и они предоставляются по запросу).

 

Тестирование проводилось на 15 простых уязвимостях сайтов, контейнеров, Python-пакетов; более половины из них оценены как критические или очень опасные. В двух случаях GPT-4 потерпел неудачу: с CVE-2024-25640 (XSS в платформе для совместной работы Iris) и с CVE-2023-51653 (RCE в системе мониторинга Hertzbeat). Интерфейс Iris оказался слишком сложным для навигации, а разбор дыры в Hertzbeat был выполнен на китайском языке (испытуемый агент понимал только английский).

Примечательно, что, изучая описания уязвимостей, ИИ-инструмент ходил по ссылкам за дополнительной информацией. Данных об 11 целях в ходе обучения ему не предоставили, и по ним эффективность оказалась несколько ниже — 82%. А блокировка доступа к информационным бюллетеням сократила успех до 7%.

Для сравнения университетские исследователи протестировали GPT-3.5, большие языковые модели (БЯМ, LLM) с открытым исходным кодом, в том числе популярную Llama, а также сканеры уязвимостей ZAP и Metasploit. Все они показали нулевой результат. Испытания Anthropic Claude 3 и Google Gemini 1.5 Pro, основных конкурентов GPT-4 на рынке коммерческих LLM-решений, пришлось отложить за отсутствием доступа.

PT Data Security ускорила классификацию данных и анализ рисков

Positive Technologies выпустила обновление своей единой платформы защиты данных PT Data Security. В версии 1.0 разработчики сосредоточились на производительности и удобстве работы: ускорили классификацию данных, добавили наглядную статистику по категориям информации и переработали управление задачами. Продукт включён в реестр российского ПО.

Одно из ключевых изменений — заметное ускорение классификации данных. Этого удалось добиться за счёт оптимизации работы модели машинного обучения и пересмотра логики обработки.

В результате система быстрее проводит первичную инвентаризацию и оперативнее обновляет результаты, что особенно важно для крупных инфраструктур с большим количеством хранилищ.

В PT Data Security 1.0 появилась статистика по категориям данных. Теперь пользователи могут в реальном времени видеть:

  • общее количество объектов в инфраструктуре;
  • распределение данных по хранилищам;
  • связанные инциденты и риски.

Это упрощает оценку уровня защищённости конкретных типов информации и помогает быстрее выделять наиболее уязвимые зоны.

Ещё одно нововведение — отдельная страница в веб-интерфейсе для управления всеми задачами платформы. В одном месте можно отслеживать инвентаризацию хранилищ, классификацию данных и анализ рисков, видеть прогресс выполнения, просматривать детали, останавливать задачи вручную и проводить диагностику возможных проблем.

По словам Виктора Рыжкова, руководителя развития бизнеса по защите данных в Positive Technologies, обновление стало результатом работы с первыми заказчиками и пилотными проектами:

«Мы оптимизировали ряд архитектурных механизмов, улучшили производительность ключевых процессов и обновили интерфейс. Мы продолжим делать продукт максимально полезным и удобным для ежедневной работы».

Коммерческая версия PT Data Security была запущена в октябре. Это первое и пока единственное российское решение класса data security platform, которое автоматизирует инвентаризацию и классификацию важных данных в корпоративной инфраструктуре — вне зависимости от того, в каком виде они хранятся: структурированном, полуструктурированном или неструктурированном.

Новая функциональность станет доступна пользователям после обновления платформы до последней версии.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru