В Сеть выложили инструмент для обхода шифрования cookies в Google Chrome

В Сеть выложили инструмент для обхода шифрования cookies в Google Chrome

В Сеть выложили инструмент для обхода шифрования cookies в Google Chrome

Исследователь в области кибербезопасности Александр Хагена выпустил инструмент для обхода недавно добавленной в Google Chrome защитной функции — привязанного к приложению шифрования (App-Bound Encryption).

Напомним, летом разработчики ввели App-Bound Encryption, чтобы лучше защитить файлы cookies в системах Windows и обезопасить пользователей от вредоносов-инфостилеров.

Несмотря на усилия Google, уже в сентябре авторы троянов научились обходить новые защитные меры, что позволило вредоносам вроде Lumma вытаскивать и расшифровывать конфиденциальную информацию.

На днях Александр Хагена выложил на GitHub инструмент, предназначенный для обхода App-Bound Encryption. Более того, специалист поделился кодом, чтобы каждый желающий мог понять принцип работы и скомпилировать утилиту.

«Этот инструмент расшифровывает ключи App-Bound, хранящиеся в файле Chrome Local State. Для этого используется внутренняя служба Chrome — IElevator», — гласит описание.

«Таким образом, утилита открывает доступ к защищённым данным вроде cookies, паролей и платёжной информации».

Чтобы воспользоваться разработкой Хагены, вам надо будет скопировать исполняемый файл тулзы в директорию Google Chrome (C:\Program Files\Google\Chrome\Application). Как правило, эта папка защищена, так что придётся получить права администратора.

Более трех четвертей россиян не отличают нейросетевой контент от реального

Согласно исследованию агентств Spektr и СКОТЧ, 77% участников не смогли отличить изображения, созданные нейросетями, от реальных фотографий. В опросе приняли участие около 1000 человек. Респондентам в случайном порядке показывали пять изображений, из которых четыре были сгенерированы ИИ, а одно — подлинное.

Результаты исследования приводит РБК. Корректно определить сгенерированные изображения смогли лишь 23% опрошенных.

При этом в более молодых возрастных группах показатели оказались выше. Среди респондентов до 30 лет правильный ответ дали 30%, в группе 31–44 года — 25%.

В числе признаков «настоящего» фото участники называли убедительные детали, реалистичные свет и тени, а также естественную улыбку человека в кадре. Например, изображение с улыбающимся мужчиной чаще других считали реальным участники в возрасте 45–60 лет — 28% из них выбрали именно этот вариант.

Примечательно, что доля тех, кто ошибается при определении ИИ-контента, растёт. Согласно результатам исследования MWS, опубликованным летом 2025 года, правильно распознать сгенерированные изображения смогли более трети респондентов.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru