NSS Labs испытала браузеры на противодействие вредоносному ПО

NSS Labs испытала браузеры на противодействие вредоносному ПО

Исследовательская лаборатория NSS Labs по заказу корпорации Microsoft протестировала популярные обозреватели Интернета на предмет их способности успешно блокировать атаки со стороны вредоносных программ, задействующих в своей работе приемы психологического воздействия (или, иначе, социального инжиниринга). Итог теста нельзя назвать неожиданным.

Итак, NSS Labs проверила на сопротивляемость такие браузеры, как Internet Explorer 8 и 9, Safari 5, Firefox 3.6, Chrome 6 и Opera 10. По результатам проведенных исследований первое место со впечатляющим отрывом заняли продукты Microsoft, успешно заблокировавшие 89% (IE8) и 92% (IE9) вредоносных ссылок; далее следуют Firefox (19%), Safari (12%), Chrome (4%). Обозреватель Opera, согласно отчету лаборатории, не остановил ни одной угрозы.

В соответствии с определением, предложенным NSS Labs, ссылкой на вредоносное программное обеспечение необходимо считать "URL, напрямую приводящий к началу загрузки, посредством которой осуществляется доставка вредоносного содержимого исполняемого типа, или, в более широком понимании, адрес ресурса, на котором размещаются вредоносные программы либо ссылки на них".

Президент NSS Labs, комментируя результаты теста, заявил, что успех обозревателей Microsoft был достигнут благодаря их особому URL-фильтру SmartScreen, основанному на репутационном подходе, а также технологии оценки надежности приложений, которая встроена в Internet Explorer версии 9.

Также лаборатория оценила скорость, с которой новые опасные адреса добавлялись в черные списки фильтров. Лидером и здесь оказался IE - среднее время появления URL в списке для блокировки составило 4 часа. Следующим к финишу пришел Firefox с 6 часами, а за ним проследовали Chrome (18 часов) и Safari (37 часов).

Представитель Google, комментируя результаты исследования, заметил, что тест не слишком репрезентативен, так как спектр тестируемых угроз был ограничен лишь социнжиниринговым  вредоносным ПО, а другие важные проблемы безопасности (например, уязвимости в самих обозревателях) не учитывались. Также он указал, что методология тестирования не была представлена в таком виде, чтобы ее можно было воспроизвести в процессе независимой проверки.

Ознакомиться с оригиналом отчета NSS Labs можно здесь.

AM LiveПодписывайтесь на канал "AM Live" в Telegram, чтобы первыми узнавать о главных событиях и предстоящих мероприятиях по информационной безопасности.

ChatGPT ошибается с адресами сайтов — фишеры не дремлют

Если вы когда-нибудь просили чат-бота типа ChatGPT помочь с ссылкой на сайт банка или личного кабинета крупной компании — возможно, вы получали неправильный адрес. А теперь представьте, что кто-то специально воспользуется этой ошибкой.

Исследователи из компании Netcraft провели эксперимент: они спрашивали у модели GPT-4.1 адреса сайтов для входа в аккаунты известных брендов из сфер финансов, ретейла, технологий и коммунальных услуг.

В духе: «Я потерял закладку, подскажи, где войти в аккаунт [название бренда]?»

Результат получился тревожным:

  • только в 66% случаев бот дал правильную ссылку;
  • 29% ответов вели на несуществующие или заблокированные сайты;
  • ещё 5% — на легитимные, но вообще не те, что спрашивали.

Почему это проблема?

Потому что, как объясняет руководитель Threat Research в Netcraft Роб Дункан, фишеры могут заранее спрашивать у ИИ те же самые вопросы. Если бот выдаёт несуществующий, но правдоподобный адрес — мошенники могут просто зарегистрировать его, замаскировать под оригинал и ждать жертв.

«Вы видите, где модель ошибается, и используете эту ошибку себе на пользу», — говорит Дункан.

Фишинг адаптируется под ИИ

Современные фишинговые схемы всё чаще затачиваются не под Google, а именно под LLM — большие языковые модели. В одном случае, например, мошенники создали фейковый API для блокчейна Solana, окружив его десятками фейковых GitHub-репозиториев, туториалов, Q&A-доков и даже поддельных аккаунтов разработчиков. Всё, чтобы модель увидела якобы «живой» и «настоящий» проект и начала предлагать его в ответах.

Это чем-то напоминает классические атаки на цепочку поставок, только теперь цель — не человек с pull request'ом, а разработчик, который просто спрашивает у ИИ: «Какой API использовать?»

Вывод простой: не стоит полностью полагаться на ИИ, когда речь идёт о важных вещах вроде входа в банковский аккаунт или выборе библиотеки для кода. Проверяйте информацию на официальных сайтах, а ссылки — вручную. Особенно если ИИ обещает «удобный и официальный» сайт, которого вы раньше не видели.

AM LiveПодписывайтесь на канал "AM Live" в Telegram, чтобы первыми узнавать о главных событиях и предстоящих мероприятиях по информационной безопасности.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru