До конца года ожидается появление практических атак по подбору коллизий для

Брюс Шнайер, известный эксперт в области компьютерной безопасности, сообщил, что данный им три года назад прогноз стойкости алгоритма хэширования SHA-1 оказался излишне оптимистичным и появление первой практической атаки по подбору коллизий для SHA-1 можно ждать не в 2018 году, а до конца текущего года.

Напомним, что по прогнозу Шнайера в 2012 году затраты на подбор коллизии в SHA-1 оценивались в 2 млн долларов, в 2015 году прогнозировалось уменьшение стоимости до 700 тысяч, к 2018 году до 173 тысяч, а к 2021 до 43 тысяч долларов.

Группа исследователей из научных учреждений Голландии, Франции и Сингапура разработала оптимизированный метод подбора коллизий для функции сжатия, используемой в SHA-1 (не сам алгоритм SHA-1), который существенно сокращает время атаки и стоимость её проведения. При проведении эксперимента представленный алгоритм позволил осуществить подбор префикса за 9-10 дней на кластере из 64 GPU. При этом, стоимость вычислений, с учётом создания такого кластера на базе вычислительной мощности на Amazon EC2, составила всего 2 тысячи долларов. Время подбора реальной коллизии для произвольного хэша SHA-1 оценивается в 49 до 78 дней при вычислениях на кластере из 512 GPU, стоимость работы которого на базе Amazon EC2 составит 75-120 тысяч долларов, сообщает opennet.ru.

С учётом того, что работающие атаки могут стать реальностью в ближайшие несколько месяцев исследователи рекомендуют пересмотреть сроки перевода SHA-1 в разряд устаревших технологий. Принятый ранее план предусматривает отказ от SHA-1 начиная с 2017 года, в то время как исследователи безопасности настаивают, что с учётом увеличения эффективности проведения атак, SHA-1 должен прекратить своё существование уже в январе 2016 года. Ситуацию усугубляет то, что около 28% сайтов в сети пользуются SHA-1 для заверения своих HTTPS-сертификатов и отрасль оказалась не готова к экстренному отказу от SHA-1. 

Anti-Malware Яндекс ДзенПодписывайтесь на канал "Anti-Malware" в Telegram, чтобы первыми узнавать о новостях и наших эксклюзивных материалах по информационной безопасности.

Мошенники ускоряют профилирование мишеней с помощью ИИ

Авторы сложных сценариев отъема денег у юрлиц стали использовать ИИ, чтобы ускорить сбор данных о намеченных жертвах. В RTM Group зафиксировали сотни случаев хорошо подготовленных атак на малый и средний бизнес.

Сама мошенническая схема выглядит, как BEC-атака, только вместо имейл используются мессенджер (в данном случае Telegram) и телефонная связь. Применение ИИ, по оценке экспертов, позволило повысить эффективность обмана на 40%; при этом преступный доход ОПГ средней величины (10 участников) может ежедневно составлять от 1 млн до нескольких десятков млн рублей.

В ходе подготовки злоумышленники, вооружившись ИИ, собирают информацию из слитых в Сеть баз. Найдя совпадения по месту работы и совместным счетам, они разбивают мишени на пары: владелец – управляющий компании, гендиректор – его зам, директор – главбух и т. п.

Затем в Telegram создаются поддельные аккаунты лидеров каждой пары, и боты начинают слать сообщения от их имени, вовлекая подчиненных в диалог. В качестве темы обычно используются непорядочность знакомых / клиентов либо мифическая проверка со стороны правоохраны (к примеру, ФСБ).

Сообщения бота могут содержать фамилии реальных представителей госорганов, скриншоты специально составленных документов. После такой обработки следует звонок персоны, упоминавшейся в ходе беседы.

Лжеревизор начинает задавать вопросы о случаях мошенничества, долгах, неких платежах, пытаясь определить финансовую проблему, которую можно использовать как предлог для выманивания денег переводом на левый счет.

«Основной рекомендацией по минимизации рисков является постоянное внимание к деталям в ходе виртуального общения с партнерами по бизнесу и сотрудниками, особенно когда речь идет о проблемах с законом, переводах финансовых средств, проверках компетентных органов, — заявили эксперты «Известиям». — Также специалисты RTM Group рекомендуют не выкладывать в публичный доступ прямые контакты руководителей компаний и департаментов».

На днях мы анализировали «злые» аналоги ChatGPT: xxXGPT, WormGPT, WolfGPT, FraudGPT, DarkBERT, HackerGPT. Рассказали, в чём состоит опасность и как с нею бороться.

Anti-Malware Яндекс ДзенПодписывайтесь на канал "Anti-Malware" в Telegram, чтобы первыми узнавать о новостях и наших эксклюзивных материалах по информационной безопасности.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru