Check Point запустила онлайн-платформу Check Point Research

Check Point запустила онлайн-платформу Check Point Research

Check Point запустила онлайн-платформу Check Point Research

На Check Point Research будет публиковаться информация об актуальных киберугрозах. С помощью платформы команда исследователей Check Point сможет делиться с ИБ-сообществом своими исследованиями, ведущими трендами в мире кибербезопасности, а также данными по актуальному ландшафту киберугроз.

Check Point также представила отчет о трендах киберугроз первой половины 2017 года. В материале содержится комплексный обзор популярного в этот период вредоносного ПО, включая вымогательские, банковские и мобильные зловреды. Отчет основан на данных Check Point’s ThreatCloud World Cyber Threat Map за период с января по июнь 2017 года.

Исследователи обнаружили, что в первой половине 2017 года 23,5% организаций по всему миру были атакованы программой для вредоносной рекламы RoughTed, а 19,7% организаций пострадали от зловреда Fireball. Также важно отметить, что в Южной и Северной Америке и в регионе EMEA (Европа, Ближний Восток и Африка) вымогательские атаки происходили почти в два раза чаще, чем в аналогичный период 2016 года.

В отчете подчеркнуты ключевые тренды киберугроз первой половины 2017 года:

  • Мутация вредоносной рекламы: Масштабная кампания со зловредом Fireball показала, что необходимо менять подход к борьбе с рекламными зловредами, особенно такими, которые массово распространяются с виду легитимными организациями. Параллельно, мобильные рекламные ботнеты продолжают развиваться и доминировать среди мобильных зловредов.
  • Национальное кибероружие: Утечки и доступность разработанных на уровне государства ключевых хакерских инструментов, уязвимостей нулевого дня, эксплойтов и методов теперь позволяют любому злоумышленнику организовать продвинутую атаку.
  • Эволюция загрузчиков на основе макросов: В последние шесть месяцев были обнаружены новые методы для эксплойта файлов Microsoft Office. Эти методы больше не требуют от жертвы запуска макросов, чтобы запустить заражение.  
  • Новая волна атак на мобильные банки: Злоумышленники комбинируют использование банковского зловреда с открытым кодом и сложные техники обфускации, чтобы успешно обходить защиту мобильных банков, благодаря чему их трудно обнаружить.
  • Волна вымогателей: Процент атак с использованием вымогательского ПО в регионах EMEA, APAC (Азиатско-Тихоокеанский регион) и в Южной и Северной Америке в первой половине 2017 года удвоился по сравнению с аналогичным периодом 2016 года — их доля среди топ-три самых массовых видов атак увеличилась с 26% до 48%.

«Организации изо всех сил пытаются эффективно противостоять обилию угроз, популярных сегодня. Хакеры делают зловреды очень сложными, и даже неопытные злоумышленники способны увеличить ущерб от атак», — комментирует Василий Дягилев, глава представительства Check Point Software Technologies — Несмотря на это многие организации до сих пор не имеют надлежащей защиты. В центре их подхода к безопасности стоит обнаружение угроз, а не внедрение превентивных решений, которые блокируют атаки».

Ошибочная раскладка помогла обойти первый рубеж защиты GPT-6 Astra

Разработчик под ником vechen обнаружил странность в GPT-6 Astra: модель понимает русский и украинский текст, случайно набранный в английской раскладке, но система предварительной модерации может увидеть в нём лишь безобидную кашу из букв.

В опубликованном эксперименте GPT-6 Astra High без дополнительных инструкций распознала смысл фразы, введённой латиницей вместо кириллицы.

Затем исследователь проверил слова и запросы, которые потенциально должны привлекать внимание защитных механизмов. В одном из тестов модель согласилась помочь со взломом сайта под предлогом проверки собственного ресурса, хотя аналогичный запрос в нормальной раскладке должен проходить более строгую проверку.

Причина, предположительно, в разделении системы на несколько уровней. Сначала входной фильтр анализирует текст пользователя, после чего сама модель интерпретирует запрос и формирует ответ.

 

Впрочем, до полноценного джейлбрейка не дошло. Проверка «Код.ру» показала, что неправильная раскладка действительно может помочь опасному запросу добраться до модели, но финальный фильтр блокирует запрещённый ответ.

Метод работает не со всеми языковыми парами. Кириллический текст, набранный латиницей, Astra распознаёт стабильно, а сочетание английской и турецкой раскладок в тестах не сработало. Похожее поведение исследователь заметил и у Fable 5.

Напомним, на прошлой неделе мы писали, что первые пользователи GPT-6 Astra заметили, что модель распараллеливает задачи и нагружает компьютеры кучей процессов.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru