Искусственный интеллект упростит взлом паролей

Искусственный интеллект упростит взлом паролей

Искусственный интеллект упростит взлом паролей

Используя технологию машинного обучения, ученые создали программу, которая смогла подобрать более четверти паролей в социальной сети LinkedIn. Исследование было опубликовано в журнале Science.

Существовавшие ранее программы для подбора паролей John the Ripper и hashCat умеют угадывать пароли, подбирая комбинации символов. Последняя разработка способна учитывать просочившиеся в сеть пароли и коды и угадывать символы, опираясь на встречавшиеся раньше комбинации. Программа смогла угадать до 90% паролей на некоторых сайтах, пишет indicator.ru.

Ученые из Технологического института Стивенса в Хобокене создали генеративно-состязательную сеть (алгоритм машинного обучения без учителя), которая состоит из двух нейронных сетей. Одна из таких сетей, например, может создавать искусственные изображения, которые напоминают фотографии, а другая отличает подлинные изображения от сгенерированных. Алгоритм PassGAN, который придумали американские ученые, должен был создать миллионы новых паролей на основе просочившихся в сеть комбинаций символов с игрового сайта RockYou. Затем ученые подсчитали, какие из новых паролей соответствовали просочившимся в сеть паролям от LinkedIn, чтобы проверить, насколько легко взломать социальную сеть.

PassGAN сгенерировал 12% паролей LinkedIn, тогда как три его конкурента смогли подобрать от 6% до 23% паролей. При совместной работе нескольких программ лучший результат показали PassGAN и hashCat: они смогли угадать 27% паролей в соцсети.

Разработчики сравнивают PassGAN с программой AlphaGo, которая недавно смогла обыграть всемирного чемпиона по игре в го благодаря способности к самообучению, и советуют использовать двухфакторную аутентификацию, чтобы обезопасить свои личные данные.

Новая атака в Telegram использует официальную аутентификацию мессенджера

Эксперты зафиксировали новую и довольно изощрённую фишинговую кампанию в Telegram, которая уже активно используется против пользователей по всему миру. Главная особенность атаки в том, что злоумышленники не взламывают мессенджер и не подделывают его интерфейс, а аккуратно используют официальные механизмы аутентификации Telegram.

Как выяснили аналитики компании CYFIRMA, атакующие регистрируют собственные API-ключи Telegram (api_id и api_hash) и с их помощью инициируют реальные попытки входа через инфраструктуру самого мессенджера. Дальше всё зависит от того, как именно жертву заманят на фишинговую страницу.

Всего специалисты наткнулись на два подобных сценария. В первом случае пользователю показывают QR-код в стиле Telegram, якобы для входа в аккаунт. После сканирования кода в мобильном приложении запускается легитимная сессия, но уже на стороне злоумышленника.

Во втором варианте жертву просят вручную ввести номер телефона, одноразовый код или пароль двухфакторной защиты. Все эти данные тут же передаются в официальные API Telegram.

 

Ключевой момент атаки наступает позже. Telegram, как и положено, отправляет пользователю системное уведомление в приложении с просьбой подтвердить вход с нового устройства. И вот тут в дело вступает социальная инженерия. Фишинговый сайт заранее подсказывает, что это якобы «проверка безопасности» или «обязательная верификация», и убеждает нажать кнопку подтверждения.

В итоге пользователь сам нажимает «Это я» и официально разрешает доступ к своему аккаунту. Никакого взлома, обхода шифрования или эксплуатации уязвимостей не требуется: сессия выглядит полностью легитимной, потому что её одобрил владелец аккаунта.

По данным CYFIRMA, кампания хорошо организована и построена по модульному принципу. Бэкенд централизованный, а домены можно быстро менять, не затрагивая логику атаки. Такой подход усложняет обнаружение и блокировку инфраструктуры.

После захвата аккаунта злоумышленники, как правило, используют его для рассылки фишинговых ссылок контактам жертвы, что позволяет атаке быстро распространяться дальше — уже от лица доверенного пользователя.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru