Замалчивание уязвимостей дает хакерам 10 месяцев на их использование

Замалчивание уязвимостей дает хакерам 10 месяцев на их использование

Компания Symantec провела расследование ситуации с атаками «нулевого дня» (zero-day attack), получив обескураживающие результаты: в среднем хакеры имеют возможность несанкционированного использования неизвестных широкому кругу уязвимостей на протяжении 312 дней или 10 месяцев. Более того, количество и серьезность таких атак в последнее время только растут.

Эксплойты «нулевого дня», как сочетание информации об уязвимости, еще не получившей широкого освещения, и об инструментах для использования этой уязвимости в интересах злоумышленника, имеют огромную ценность для киберпреступников. Как только уязвимость становится общеизвестной, разработчики и системные администраторы начинают активную работу по блокированию или нейтрализации угрозы, после чего очередной эксплойт «нулевого дня» становится практически бесполезным для киберпреступников, пишет soft.mail.ru.

Лейла Бильге (Leyla Bilge) и Тудор Дамитрас (Tudor Dumitras) из исследовательского подразделения Symantec Research Labs изучили 18 атак «нулевого дня», обнаруженных в период с 2008 по 2011 год, причем 11 из них были выявлены и изучены впервые. Согласно результатам исследования, в общем случае атака «нулевого дня» длится 312 дней, а после обнародования уязвимости, на которую нацелена данная атака, количество эксплойтов возрастает в тысячи раз.

Стоит заметить, что данные для исследования были собраны у клиентов компании Symantec, которые согласились использовать функции удаленного антивирусного контроля. Результаты исследования были представлены на конференции ACM по безопасности компьютеров и коммуникаций.

ИИ сказал — ты согласился: учёные описали феномен когнитивной капитуляции

Исследователи из Университета Пенсильвании предложили новое объяснение тому, как люди взаимодействуют с ИИ. По их мнению, всё чаще пользователи не просто пользуются нейросетями, а буквально «сдаются» им. Этот феномен специалисты назвали «когнитивной капитуляцией» (cognitive surrender).

Если раньше люди использовали технологии вроде калькуляторов или GPS для отдельных задач — «разгружали» мозг, но сохраняли контроль, — то с ИИ ситуация меняется.

Всё чаще пользователи просто принимают ответы модели за истину, не проверяя и не анализируя их. Причём, как отмечают исследователи, это особенно заметно, если ответ звучит уверенно, гладко и без лишних сложностей. В таком случае у человека просто не включается внутренний «режим сомнения».

Чтобы проверить это, учёные провели серию экспериментов с участием более 1300 человек. Им предложили задачи на когнитивное мышление с подвохом, который требует не интуиции, а вдумчивого анализа.

Часть участников могла пользоваться ИИ-помощником, но с нюансом: модель специально давала неправильные ответы примерно в половине случаев. Результат оказался показательным.

 

Когда ИИ отвечал правильно, пользователи соглашались с ним в 93% случаев. Но даже когда он ошибался, люди всё равно принимали его ответ в 80% случаев. То есть большинство просто не перепроверяло результат, даже если он был неверным.

В среднем участники соглашались с ошибочным ИИ в 73% случаев и оспаривали его лишь в 19,7% случаев.

Более того, у тех, кто пользовался ИИ, уровень уверенности в своих ответах оказался выше — даже несмотря на то, что половина этих ответов была неправильной.

 

Интересно, что поведение менялось в зависимости от условий. Например, если участникам давали небольшие денежные стимулы за правильные ответы и мгновенную обратную связь, они чаще перепроверяли ИИ и исправляли ошибки. А вот дефицит времени, наоборот, усиливал зависимость от модели: под давлением дедлайна люди ещё охотнее доверяли ИИ.

Не все оказались одинаково уязвимы. Люди с более высоким уровнем так называемого флюидного интеллекта (fluid IQ) реже полагались на ИИ и чаще замечали его ошибки. А вот те, кто изначально воспринимал ИИ как авторитетный источник, чаще попадались на неверные ответы.

При этом сами исследователи подчёркивают: «когнитивная капитуляция» — не обязательно зло сама по себе. Если ИИ действительно работает лучше человека, логично ему доверять, особенно в задачах вроде анализа данных или оценки рисков.

Но есть важный нюанс: качество мышления в таком случае напрямую зависит от качества самой модели.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru