Сервис Etherscan атаковали через API Disqus

Сервис Etherscan атаковали через API Disqus

Сервис Etherscan атаковали через API Disqus

Популярный сервис для мониторинга криптокошельков Etherscan подвергся кибератаке. Разработчики срочно предприняли меры, устранив уязвимости, которые использовали злоумышленники. Etherscan сообщает, что кибератака не возымела успеха, никакие средства не попали в руки киберпреступников.

Все произошло благодаря тому, что атакующие пытались использовать API сервиса комментариев Disqus, который использовали разработчики Etherscan.

XSS-атака позволила злоумышленникам вставить JavaScript-код, который отображал пользователям подозрительные всплывающие сообщения.

Сообщение содержало текст «Leet» (стилизуется как 1337, а также означает «elite») — распространившийся в Сети стиль применения английского языка, который подразумевает замену латинских букв похожими цифрами и символами. По сути, имитация жаргона хакеров.

Предположительно, киберпреступники могли использовать данную схему для фишинга, так как всплывающее уведомление приходило якобы от лица смой платформы Etherscan. К счастью, все ограничилось только этим странным всплывающим окном.

Подпишитесь на новости

Наталья Касперская поставила под сомнение доверие к генеративному ИИ

Генеративный ИИ умеет писать тексты и код, но можно ли на него полагаться? Наталья Касперская считает, что с доверием к таким системам пока больше вопросов, чем ответов. В интервью корреспонденту Anti-Malware.ru Олесе Афанасьевой на BIS Summit она назвала критерий доверенности применительно к генеративному ИИ загадкой.

По объяснению Касперской, доверенная система должна работать с заранее заданными параметрами и обеспечивать предсказуемый результат.

Генеративный ИИ, по её оценке, под это определение не подпадает: он не способен каждый раз выдавать один и тот же результат.

«Критерий доверенности в применении к генеративному искусственному интеллекту для меня является загадкой», — заявила она.

Главная проблема, считает Касперская, — масштаб моделей. Огромное количество параметров и данных делает полноценную проверку такой системы практически недостижимой. Можно протестировать отдельные ответы и сценарии, но это ещё не доказывает надёжность всей модели.

«Вы можете сделать какие-то выборочные проверки, частичные. Они будут выборочными и частичными, они ничего не докажут», — подчеркнула Касперская.

Получается неудобный вопрос для бизнеса и государства: как доверять системе, поведение которой нельзя исчерпывающе проверить? По словам председателя правления АРПП «Отечественный софт», задача создания доверенного ИИ поставлена, но готового способа её решения она пока не видит.

Одними разговорами, считает Касперская, проблему не закрыть. Нужна совместная работа специалистов по ИИ и информационной безопасности, методистов и разработчиков стандартов.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru