Половина эксплойтов в даркнете нацелена на уязвимости 0-day и N-day

Половина эксплойтов в даркнете нацелена на уязвимости 0-day и N-day

Половина эксплойтов в даркнете нацелена на уязвимости 0-day и N-day

В период с января 2023 года по сентябрь 2024-го эксперты «Лаборатории Касперского» обнаружили в даркнете и теневых телеграм-каналах 547 объявлений о купле и продаже эксплойтов. Как оказалось, 51% из них нацелен на уязвимости нулевого и первого дня.

Последние фигурируют в иноязычных публикация как one-day и N-day, так как при наличии патча на его применение на местах обычно уходит более одного дня.

Наибольшим спросом пользуются эксплойты к уязвимостям RCE и LPE (локального повышения привилегий). За первые в среднем просят $100 тыс., за вторые — $60 тысяч.

 

«Пики активности на рынке эксплойтов непредсказуемы, и их сложно привязать к конкретным событиям, — отметила Анна Павловская, старший аналитик в команде Kaspersky Digital Footprint Intelligence. — Интересно, что в мае в даркнете был продан один из самых дорогих эксплойтов за анализируемый период, предположительно для уязвимости нулевого дня в Microsoft Outlook; цена составила почти два миллиона долларов США».

Дорогие покупки такого рода могут себе позволить только злоумышленники, не стесненные в ресурсах — такие как APT-группы, занимающиеся шпионажем в пользу какого-либо государства. В будущем году, по прогнозам Kaspersky, такие ОПГ расширят использование ИИ-технологий для автоматизации сбора информации о целях, создания вредоносных скриптов и управления резидентными зловредами.

Подпишитесь на новости

PT Application Firewall получил защиту от атак на LLM

Корпоративному ИИ-ассистенту доверили документы, клиентские данные и доступ к системам. Теперь осталось проследить, чтобы командовать им не начал первый встречный. Positive Technologies разработала LLM Firewall — модуль защиты ИИ-сервисов в составе PT Application Firewall.

По словам компании, он проверяет запросы к языковым моделям и их ответы: ищет попытки обойти ограничения, вытащить системные инструкции, раскрыть конфиденциальную информацию или использовать возможности агента в интересах атакующего.

Одна из целей — противодействие инъекциям в промпт. Вредоносную инструкцию можно отправить боту напрямую или спрятать в документе, который тот обрабатывает. Внешне это обычный текст, а по замыслу — попытка назначить нейросети нового начальника.

Подозрительные обращения модуль позволяет блокировать либо фиксировать для последующего разбора. Отдельно заявлено обнаружение персональных данных, паролей, ключей доступа, а также токсичного и запрещённого контента.

Проверка работает в обе стороны: контролируется и то, что отправляют модели, и то, что она выдаёт пользователю. Секреты могут утечь не только из-за хитрого атакующего, но и благодаря очень старательному сотруднику.

LLM Firewall уже интегрирован в PT AF Cloud. Он подключается к обмену между приложением и моделью через API, совместимый с OpenAI Chat Completions и Responses. Отдельная консоль управления не требуется. В PT AF PRO для развёртывания внутри инфраструктуры заказчика модуль обещают добавить позднее.

Для разных ИИ-сервисов можно задавать свои политики, выбирать мониторинг или блокировку, отдельно настраивать проверку запросов и ответов. События поступают в PT AF для анализа и расследования.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru