Хакеры снова атакуют Яндекс.Такси

Хакеры снова атакуют Яндекс.Такси

Хакеры снова атакуют Яндекс.Такси

Неизвестные хакеры очередной раз произвели атаку на Яндекс.Такси. В этот раз суть атаки заключается в следующем: пассажир садится в такси и в процессе поездки заказ, который сделал пассажир, завершается, а с банковской карты пассажира списывается сумма 1000-3000 руб.



Атаки производятся на протяжении последних 3-8 недель. Большинство атак пришлось на заказы выполняемые компаниями Формула-такси, Nexi и 2412. Сумма нанесенного ущерба оценивается.

Яндекс.Такси частично разобрался в проблеме, однако полностью диагностировать уязвимость пока не удалось.
В ближайшее время планируется несколько ходов которые возможно устранят эту проблему. В частности с 04 апреля вводится двухфакторная (телефон + пароль) авторизация водителя, пишет habrahabr.ru.

Внесение данных изменений требует времени, поэтому пользователям сервиса рекомендуется на некоторое время воздержаться от использования банковских карт для оплаты поездок.

PS: Необходимо отметить, что подверженность сервиса Яндекс.Такси различным уязвимостям к хакерским атакам отмечали многие пользователи. На хабре была статья об утечке персональных данных более чем 15 тыс клиентов через дыру в безопасности.

Так же были статьи о взломе Яндекс.Такси самими таксистами — раз сервис ведет себя по хамски то мне чего стесняться? и многие другие, однако Яндекс не придавал большого значения всем этим сигналам и не занимался вопросами безопасности. 

ИИ-браузеры не избавятся от угрозы инъекции в промпт, признали в OpenAI

OpenAI признала: инъекции в промпт — одна из самых сложных и живучих угроз для ИИ, и полностью избавиться от неё в ближайшее время не получится. Об этом компания написала в блоге, посвящённом усилению защиты своего ИИ-браузера ChatGPT Atlas.

Инъекции в промпт (prompt injection) — это атаки, при которых ИИ «подсовывают» скрытые инструкции, например в письмах или на веб-страницах, заставляя агента выполнять вредоносные действия.

По сути, это цифровой аналог социальной инженерии — только направленный не на человека, а на ИИ.

«От таких атак, как и от мошенничества в интернете, вряд ли когда-нибудь будет стопроцентная защита», — прямо заявили в OpenAI.

В компании признают, что запуск ИИ в Atlas расширил поверхность атаки. И это не теоретическая угроза: сразу после выхода браузера на рынок исследователи показали, что несколько строк текста в Google Docs могут изменить поведение ИИ-агента.

В тот же день разработчики браузера Brave опубликовали разбор, где объяснили, что косвенные промпт-инъекции — системная проблема для всех ИИ-браузеров, включая Perplexity Comet.

С этим согласны и регуляторы. В начале месяца Национальный центр кибербезопасности Великобритании предупредил, что подобный вектор атаки на генеративные ИИ нельзя устранить, и призвал сосредоточиться не на «полной защите», а на снижении рисков и ущерба.

Решение OpenAI выглядит почти символично — компания создала автоматического атакующего на базе LLM. По сути, это ИИ, обученный с помощью играть роль хакера и искать способы внедрить вредоносные инструкции в агента.

Этот «бот-взломщик» тестирует атаки в симуляции; видит, как целевой ИИ рассуждает и какие действия предпринимает; дорабатывает атаку и повторяет попытки десятки и сотни раз.

 

Такой доступ ко внутренней логике агента недоступен внешним исследователям, поэтому OpenAI рассчитывает находить уязвимости быстрее реальных злоумышленников.

«Наш автоматический атакующий способен уводить агента в сложные вредоносные сценарии, растянутые на десятки и даже сотни шагов», — отмечают в OpenAI.

По словам компании, ИИ уже обнаружил новые векторы атак, которые не выявили ни внутренние Red Team, ни внешние исследователи.

В одном из примеров OpenAI показала, как вредоносное письмо с скрытой инструкцией попадает во входящие. Когда агент позже просматривает почту, он вместо безобидного автоответа отправляет письмо об увольнении. После обновления защиты Atlas смог распознать такую атаку и предупредить пользователя.

OpenAI честно признаёт: идеального решения не существует. Ставка делается на масштабное тестирование, быстрые патчи и многоуровневую защиту — примерно о том же говорят Anthropic и Google, которые фокусируются на архитектурных и политических ограничениях для агентных систем.

При этом OpenAI рекомендует пользователям снижать риски самостоятельно:

  • не давать агенту «широкие полномочия» без чётких инструкций;
  • ограничивать доступ к почте и платёжным данным;
  • подтверждать действия вроде отправки сообщений и переводов вручную.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru