«Лаборатория Касперского» сообщает о патентовании технологии, обеспечивающей целостность данных

«Лаборатория Касперского» сообщает о патентовании технологии, обеспечивающей целостность данных

«Лаборатория Касперского» сообщает об успешном патентовании в США передовой технологии, позволяющей обнаруживать несанкционированные изменения данных.

Намеренное или случайное несанкционированное изменение данных приводит к их искажениям и потере. Неправомерное изменение программного кода может вести к некорректному исполнению программ. Известно, что значительная часть вредоносного ПО внедряется в исполняемые файлы, меняя их содержимое, что ведёт при их запуске к исполнению кода с вредоносной функциональностью. Поэтому обеспечение целостности данных является одной из важнейших задач в сфере компьютерной безопасности.

Для гарантирования целостности файлов могут использоваться такие технологии, как хеширование, электронно-цифровая подпись и отслеживание модификации файла по времени последнего изменения. Однако первые два метода являются слишком ресурсоёмкими, чтобы использовать их для обеспечения целостности всех файлов компьютерной системы. Стандартная же реализация третьего метода слишком ненадёжна – в последнее время многие вредоносные программы стали менять временные метки на более ранние с целью сокрытия факта реального изменения файлов.

Использование стандартных методов проверки целостности сильно перегружает системные ресурсы или может привести к пропуску зараженного файла и дальнейшему распространению вредоносной программы.

Передовая технология «Лаборатории Касперского», разработанная Михаилом Павлющиком, лишена этих недостатков – она позволяет проверять целостность файлов достоверно, быстро и без значительных затрат ресурсов. Патент на неё зарегистрирован Патентным бюро США 28 апреля 2009 года под номером 7 526 516.

Эта технология основана на том, что специальный перехватчик получает запросы программ на изменение временных меток файла или группы файлов. Перехватчик отмечает такие запросы для каждого файла и хранит эту информацию в базе данных. Впоследствии эта информация передается специальному модулю (обычно являющемуся частью антивирусной программы), способному сравнивать показания счётчика обновлений временных меток и содержание этих меток. Изменение показания счётчика без изменения временной метки является сигналом о модификации файла и возможном его заражении. Антивирусная программа может инициировать сканирование файла на наличие вредоносного кода или вывод предупреждения пользователя об опасности.

Таким образом, запатентованный «Лабораторией Касперского» метод и его программная реализация позволяют быстро и безошибочно отследить факт изменения файла и начать проверку с целью не допустить запуск вредоносного кода. «Самое главное преимущество этого метода заключается в его быстроте: проверка файла осуществляется с минимальными затратами системных ресурсов. Данная технология позволяет сделать работу антивирусной программы незаметной для пользователя, при сохранении самого высокого уровня защиты компьютера. Значимость этого изобретения едва ли возможно переоценить. Запатентованная технология уже активно применяется в продуктах нашей компании», – говорит руководитель отдела по управлению интеллектуальной собственностью «Лаборатории Касперского» Надежда Кащенко.

В настоящее время патентные организации США и России рассматривают более трех десятков патентных заявок «Лаборатории Касперского», описывающих уникальные инновационные технологии в области информационной безопасности.

64% ИИ-приложений для iPhone оказались с дырой в защите

Исследователи из Wake Forest University обнаружили масштабную проблему в экосистеме iOS-приложений с искусственным интеллектом. Анализ показал, что сотни программ фактически оставляют открытыми ключи доступа к нейросетям и серверным компонентам, что позволяет злоумышленникам использовать их инфраструктуру в своих целях.

Для исследования специалисты разработали инструмент LLMKeyLens, который анализирует сетевой трафик приложений и выявляет утечки учетных данных, используемых для работы с OpenAI, Gemini, DeepSeek, Mistral и другими ИИ-сервисами.

Из более чем 38 тысяч приложений App Store исследователи отобрали 444 программы с подтверждёнными функциями на базе больших языковых моделей. Результаты оказались неприятными: у 282 приложений, или 64% выборки, были обнаружены утечки ключей доступа или других механизмов подключения к ИИ-сервисам.

 

Причем в 146 случаях проблема позволяла напрямую использовать чужие ресурсы. Некоторые приложения передавали API-ключи OpenAI и других провайдеров в открытом виде прямо в сетевых запросах. Другие скрывали ключи на сервере, но оставляли открытыми прокси-серверы, через которые любой желающий мог отправлять запросы к нейросетям.

Особенно часто проблемы встречались в приложениях для продуктивности, обучения, развлечений, здоровья и образа жизни. Лидером по доле уязвимых программ стала категория Health & Fitness.

Исследователи также обнаружили крайне небрежное отношение к защите токенов доступа. В некоторых случаях JWT-токены действовали годами, а отдельные системы выдавали их со сроком действия до 100 лет. Более того, некоторые серверы принимали даже просроченные токены.

После обнаружения проблем разработчиков всех 282 приложений уведомили об уязвимостях. Через 90 дней специалисты провели повторную проверку. Патчи выпустили только 78 приложений — это около 28% от числа уязвимых программ. Еще 66 приложений остались доступными для эксплуатации даже после уведомления.

Авторы исследования считают, что причина проблемы проста: многие разработчики стремятся максимально быстро интегрировать ИИ-функции и уделяют недостаточно внимания защите инфраструктуры.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru