Уязвимость в Office 365 позволяет легитимизировать поддельные письма

Уязвимость в Office 365 позволяет легитимизировать поддельные письма

Уязвимость в Office 365 позволяет легитимизировать поддельные письма

Ошибка в Office 365 может позволить злоумышленникам рассылать вредоносные электронные письма, отправленные якобы с легитимного адреса microsoft.com. Проблема была обнаружена исследователем из Турции Утку Сен (Utku Sen), известным тем, что он выпустил вымогателя с открытым исходным кодом исключительно в исследовательских целях.

Сен нашел проблему во время тестирования спам-фильтров почтовых сервисов, таких как Outlook 365, Gmail и Yandex. Исследования проводились при помощи инструмента Social Engineering Email Sender (SEES), эксперт обратил внимание, что Yandex пометил некоторые фишинговые письма зеленым значком, подтверждая тем самым их подлинность.

Оказалось, что проблема заключается в том, как Outlook 365 отправлял письма в Yandex, все они пришли от поддельного домена microsoft.com. Дальнейший анализ показал, что и Gmail также принял фишинговые письма за легитимные.

Интересно отметить, что данный метод сработал только с письмами, отправленными якобы от microsoft.com. Когда эксперт попытался использовать другие домены, письма сразу попали в папку для спама.

Сену не удалось самому выяснить причину, однако пользователь Reddit под ником ptmb предположил, что проблема кроется в том, что Outlook подписывал отправленные письма своим DKIM-ключом.

«Это означает, что сообщения, пересылаемые через Outlook автоматически подписываются DKIM-подписью от Microsoft и выглядят так, будто были отправлены с домена microsoft.com» - объясняет ptmb.

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

Google представил VaultGemma — LLM с дифференциальной приватностью

В семействе больших языковых моделей (БЯМ, LLM) с открытым кодом, разработанных в Google, прибавление. Новинка VaultGemma не запоминает конфиденциальные данные при обучении, что предотвращает их слив пользователям.

ИИ-модель, построенная на базе Gemma 2 и работающая по 1 млрд параметров, прошла предварительный тренинг с применением метода дифференциальной приватности (differential privacy) — он добавляет в процесс обучения эталонный шум для ограничения возможности запоминания.

К сожалению, такой подход снижает не только риск утечки конфиденциальных данных, но также точность и быстродействие LLM. Чтобы найти оптимальный баланс между приватностью, практичностью и затратами на вычисления, в Google провели специальное исследование.

Бенчмаркинг показал, что по производительности VaultGemma сравнима с моделями той же величины, но без гарантий конфиденциальности.

 

Подробная информация о новом opensource-проекте, способном ускорить создание приватных и безопасных ИИ-систем для медучреждений, финансовых институтов и госсектора, выложена на Hugging Face и Kaggle.

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