TSA хранит информацию об авиапассажирах в незашифрованном виде

TSA хранит информацию об авиапассажирах в незашифрованном виде

 Управление транспортной безопасности США (ТSА) хранит информацию о пассажирах, проходящих через систему ускоренного досмотра, в незашифрованном виде. Теоретически это может позволить злоумышленникам делать с данной информацией все, что заблагорассудится.

Как утверждает автор блога Puckinflight, уязвимость содержится в пропусках на посадку, используемых в системе досмотра авиапассажиров. Вся информация о них содержится в штрихкоде пропуска в незакодированном состоянии. По словам автора статьи, размещенной в блоге Puckinflight, при желании практически любой более-менее опытный хакер может получить доступ к информации об авиапассажирах и сделать с ней все что угодно, даже изменить. Как утверждает  автор, практически кто угодно может расшифровать информацию, содержащуюся в штрих коде и получить таким образом всю информацию о пассажире авиарейса, включая информацию о том, будут ли этого пассажира досматривать при посадке. При этом он предлагает достаточно простое решение проблемы - закодировать информацию до того, как она попадет на штрих код. В таком случае для того, чтобы получить информацию с посадочного пропуска, мошенникам придется сначала взломать пароль, что существенно усложним им задачу. Второй вариант решения проблемы - подключить сканеры ТSА к базе данных авиакомпании, на рейс которой осуществляется посадка, и сверять информацию, содержащуюся на посадочном пропуске, с информацией, имеющейся в базе данных авиакомпании. Как утверждает  автор статьи Джон Батлер (John Butler), любое из этих решений достаточно эффективно и, к тому же, оба варианта решения проблемы совсем не сложно реализовать.

По данным Washington Post, еще в 2006 году эксперты по вопросам безопасности пытались привлечь внимание общественности к серьезным уязвимостям в системе безопасности Управления транспортной безопасности США. Один из них, Крис Согоян (Chris Soghoian) создал вебсайт, на котором интернет-пользователи могли создавать поддельные посадочные пропуска. Как утверждает Согоян, на данный момент занимающий должность старшего стратегического аналитика в Союзе Гражданских свобод США, практика показывает, что зачастую наименее тщательному досмотру при посадке на авиарейсы подвергаются пассажиры, пытающиеся пронести на борт воздушного судна потенциально опасные предметы.

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