Банда ИИ-ботов взломала половину тестовых сайтов через эксплойт 0-day

Банда ИИ-ботов взломала половину тестовых сайтов через эксплойт 0-day

Банда ИИ-ботов взломала половину тестовых сайтов через эксплойт 0-day

Исследователям из Иллинойского университета (UIUC) удалось повысить эффективность автономных ИИ-взломщиков, использующих уязвимости нулевого дня, сгруппировав их и распределив роли. Созданный с этой целью многоагентный фреймворк получил имя HPTSA.

Ранее та же команда исследователей доказала, что боты на основе больших языковых моделей (БЯМ, LLM) могут автономно находить уязвимости и эксплуатировать их с успехом до 87%. Кроме того, недавно мы рассказывали об уязвимостях и рисках, связанных с большими языковыми моделями.

Однако, действуя в одиночку, такие взломщики тратят много времени на поиск лазеек и планирование атак; объединив их усилия по методу HPTSA (PDF), можно улучшить производительность в 4,5 раза.

Новый эксперимент был поставлен с использованием таких же ботов — на основе GPT-4. Во главе выстроенной иерархии стоял агент-планировщик, который проверял страницы сайта (реального, но с возможностью эксплойта в сэндбокс-окружении, чтобы пользователи не пострадали) и передавал результат агенту-менеджеру. Этот тимлидер направлял «заказ» нужному исполнителю, и тот уже применял эксплойт.

 

Все ИИ-агенты имели доступ к стимулу-подсказке, инструментам (Microsoft.Playwright для доступа к сайтам, терминал Windows, средства управления файлами) и документам (описания незакрытых уязвимостей, собранные из открытых источников; на самостоятельный поиск был введен запрет).

Для тестирования исследователи создали новый набор из 15 уязвимостей разной степени опасности в opensource-софте. В итоге HPTSA показал результативность до 53%, превзойдя результаты одиночного GPT-4 с доступом к информации о дырах в 1,4 раза, без доступа — в 4,5 раза. Сканеры уязвимостей ZAP и MetaSploit все тесты провалили.

«Уже сейчас ИИ используется как черными, так и белыми хакерами, — комментирует Вадим Матвиенко, руководитель лаборатории исследований кибербезопасности аналитического центра «Газинформсервиса». — Поэтому важно быть готовыми быстро реагировать на новые угрозы. В этой задаче помогают системы выявления аномалий на основе машинного обучения».

Имея только номер: как WhatsApp выдаёт активность и устройства пользователя

WhatsApp (принадлежит корпорации Meta, признанной экстремисткой и запрещённой в России) снова оказался в центре внимания исследователей, на этот раз из-за утечек метаданных, которые позволяют узнать о пользователе больше, чем хотелось бы. Как выяснил сооснователь и CTO Zengo Таль Беэри, имея только номер телефона, посторонний может определить, когда человек бывает онлайн, а в некоторых случаях даже выяснить, какими устройствами он пользуется.

Своё исследование Беэри представит на Black Hat Asia 2026. Суть проблемы не в том, что WhatsApp раскрывает содержимое переписки, с этим у мессенджера, по словам разработчиков, по-прежнему всё жёстко благодаря сквозному шифрованию.

Здесь, кстати, Паша Дуров не согласится. Напомним, основатель Telegram недавно назвал шифрование WhatsApp крупнейшим обманом пользователей.

Тем не мене побочным эффектом архитектуры мессенджера оказались именно метаданные. По данным Dark Reading, исследователь показал, как с помощью самодельного инструмента, работающего через протокол WhatsApp Web, можно незаметно отслеживать активность пользователя. Например, отправлять особые «тихие» сигналы, которые не отображаются на устройстве жертвы, но позволяют понять, находится ли человек онлайн.

Такие «незаметные пинги» сами по себе не выглядят чем-то катастрофическим, но на практике могут дать злоумышленнику полезные сведения. По сути, можно постепенно собрать цифровой распорядок дня жертвы: когда она спит, когда работает, в какое время с большей вероятностью откликнется на фишинговое сообщение. В теории этот же механизм можно использовать и для медленного расхода батареи устройства.

Есть и ещё один нюанс. Когда кто-то инициирует новый чат, WhatsApp в служебном обмене передаёт данные, необходимые для сквозного шифрования на всех устройствах пользователя. Из-за особенностей этих идентификаторов можно сделать вывод, на каких платформах человек использует мессенджер — например, на iPhone, Android или десктопе. Причём для этого, как утверждает исследователь, достаточно просто добавить номер в контакты, не уведомляя владельца.

Сам по себе такой слив метаданных может показаться мелочью, но, по мнению Беэри, он полезен и мошенникам, и более серьёзным киберпреступникам. Одним он даёт дополнительную информацию для фишинга и социальной инженерии, другим — помогает точнее готовить атаки под конкретную ОС и устройство.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru