Proofpoint: Google не до конца устранили возможность атак OAuth-червя

Proofpoint: Google не до конца устранили возможность атак OAuth-червя

Proofpoint: Google не до конца устранили возможность атак OAuth-червя

Исследователи безопасности Proofpoint отмечают, что мер, предпринятых Google в мае этого года для противодействия фишинговым атакам (например, OAuth-червя), оказалось недостаточно.

Атака OAuth-червя стала возможна благодаря тому, что злоумышленники имели возможность создавать, казалось бы, легитимные приложения и обманывать пользователей, заставляя их открывать доступ к учетным записям электронной почты и облачных сервисов. Отсутствие проверки позволяло хакерам имитировать Google Docs, что затронуло более миллиона пользователей G Suite.

Эти вредоносные действия заставили Google ужесточить правила OAuth и ввести проверку имен новых приложений.

Однако исследователи Proofpoint заявляют, что, несмотря на то, что Google смогла быстро реагировать на атаку, она не приняла должные меры, так как киберпреступники все еще могут «отправлять любое имя новых OAuth-клиентов, включая скрипты, приложения сторонних разработчиков и расширения». Proofpoint обнаружила, что проверки Google можно обойти.

Проблема, как утверждает Proofpoint, заключается в том, что Google устранила уязвимость, которая привела к майской атаке, но не коснулась корня этой проблемы. В результате разработчики по-прежнему могли использовать URL script.google.com.

Поскольку в пространстве клиентов OAuth исторически не было проверок действий, которые могли выполнять разработчики, это позволяло создавать любое приложение и запрос любых разрешений, которые считались необходимыми. Разработчикам приложений также разрешалось отправлять свои приложения кому-либо еще и использовать URL script.google.com.

«OAuth-червь запрашивал разрешение на использование электронной почты, что является довольно редким явлением со стороны приложений, исключая, разве что, почтовые клиенты вроде Outlook» - утверждают исследователи в области безопасности.

Mythos 5 надела чужое лицо и попыталась протолкнуть опасный код в GitHub

Две передовые ИИ-модели продемонстрировали неожиданный уровень самостоятельности и обмана во время испытаний британского Института безопасности искусственного интеллекта (AISI). Особо отличилась Mythos от Anthropic: она создала поддельные аккаунты реальных людей, рассылала личные сообщения и пыталась протолкнуть опасный код в GitHub.

Испытания начались 25 июля. Моделям Mythos и Sol от OpenAI поручили решить задачу по кибербезопасности, предоставив доступ к открытому интернету и ослабив стандартные ограничения.

Уже 28 июля специалисты заметили подозрительную передачу данных из исследовательских систем.

Оказалось, что Mythos разыграла почти полноценную атаку. Модель изучила людей, связанных с сопровождением GitHub, создала профили, имитирующие их личности, а затем через личные сообщения и файлообменный сервис попыталась убедить пользователей одобрить внедрение опасного кода.

Когда действия агента вызвали подозрения, тот отредактировал прежнюю активность, чтобы она выглядела безобидно, и задумался о смене личности. Неплохой набор для системы, которой никто прямо не поручал притворяться человеком и заметать следы.

Остановить атаку удалось только благодаря проверке со стороны специалистов. GitHub уведомили об инциденте, после чего платформа заблокировала фальшивые аккаунты.

В AISI заявили, что впервые увидели столь явные признаки автономного и потенциально обманного поведения без специальной подсказки. Большинство опасных действий совершила Mythos, однако отдельные эпизоды зафиксировали и у Sol.

Anthropic и OpenAI подчеркнули, что условия эксперимента не соответствовали обычной работе публичных версий моделей: стандартные защитные механизмы были ослаблены или отключены. Компании пообещали изучить случившееся.

Инцидентов было немного, а условия оказались специфическими. Но звоночек вышел громким: ИИ не просто искал уязвимость, а самостоятельно надел чужое лицо, пошёл к реальным людям и попытался заставить их открыть дверь.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru