PT Dephaze получил LLM, которая сама ищет пароли и развивает атаку

PT Dephaze получил LLM, которая сама ищет пароли и развивает атаку

PT Dephaze получил LLM, которая сама ищет пароли и развивает атаку

Positive Technologies обновила систему автопентеста PT Dephaze. Теперь продукт использует встроенную языковую модель для поиска логинов и паролей, а также проверяет защищённость Unix-, Linux- и импортозамещённых инфраструктур.

Локальная LLM анализирует конфигурационные и текстовые файлы в сетевых папках, находит потенциальные учётные данные и проверяет, подходят ли они для входа в обнаруженные корпоративные сервисы.

Нерабочие комбинации отсеиваются, а действующие используются для дальнейшего развития тестовой атаки.

Модель поставляется вместе с дистрибутивом и, по заявлению разработчика, не передаёт обрабатываемую информацию в интернет или сторонним сервисам.

После автопентеста специалисты смогут удалить файлы с забытыми паролями и другими конфиденциальными сведениями (до того, как их обнаружит уже не учебный, а вполне настоящий злоумышленник).

Обновление также расширяет набор атак на Unix- и Linux-системы. PT Dephaze может эксплуатировать подходящие уязвимости для повышения привилегий, извлекать учётные данные с захваченного ресурса и проверять их в других сервисах. Расчёт простой: сотрудники всё ещё любят один пароль на все случаи жизни, а атакующие этим с удовольствием пользуются.

Отдельно появилась поддержка служб каталогов на базе FreeIPA, которые применяются в том числе в импортозамещённых инфраструктурах. Система распознаёт такие домены, собирает сведения об учётных записях, проверяет пароли и может анонимно выгружать список пользователей, если конфигурация сервиса это позволяет.

В Positive Technologies называют интеграцию LLM первым этапом развития ИИ-возможностей PT Dephaze. В дальнейшем разработчики планируют добавить новые техники атак на российские операционные системы.

ГК «Солар» объединила три технологии для защиты софта от ИИ-рисков

Искусственный интеллект научился штамповать код с бешеной скоростью, но безопаснее от этого софт не стал. По данным ГК «Солар» и УЦСБ, ИИ при разработке используют уже 82% организаций. При этом публичные LLM могут пропускать или неверно определять до 40-50% уязвимостей, выявляемых средствами статического анализа.

Особенно весело становится после релиза: в 75-80% массовых цифровых сервисов, изученных экспертами «Солара», обнаруживаются критические уязвимости.

А времени на раздумья всё меньше. Если в 2019 году окно для эксплуатации бреши составляло около 63 дней, то в 2025-м атакующим порой хватало нескольких часов. В утечках данных через LLM исходный код занимает 41%.

На этом фоне «Солар» объединил три технологии — Solar appScreener, Luntry и Hexway ASOC — в единый портфель для защиты ПО от рисков, связанных с ИИ. Контур охватывает весь путь приложения: написание кода, сборку, тестирование, выпуск в прод и эксплуатацию.

Solar appScreener получил локальный ИИ-плагин для проверки и исправления уязвимостей. Заявленная точность достигает более 90% при триаже и 85% при подготовке исправлений. Решение может работать без интернета, чтобы корпоративный код не отправлялся гулять по внешним сервисам.

Luntry следит за контейнерами и Kubernetes-кластерами, помогает приоритизировать уязвимости и выявлять неизвестные угрозы. Hexway ASOC собирает результаты SAST, DAST, SCA и пентестов, убирает дубли, сортирует находки по риску и контролирует сроки исправления.

По оценке «Солара», российский рынок AppSec вырастет с 2,8 млрд рублей в 2025 году до 5,7 млрд к 2030-му.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru