Пентагон создает черный список программного обеспечения из России, Китая

Пентагон создает черный список программного обеспечения из России, Китая

Пентагон создает черный список программного обеспечения из России, Китая

Минобороны США планирует отказаться от сотрудничества с компаниями, которые используют программное обеспечение, разработанное в России или Китае. Об этом заявила начальник по закупкам в Пентагоне Эллен Лорд.

Госпожа Лорд сообщила журналистам, что Пентагон уже шесть месяцев работает над «черным списком» разработчиков программного обеспечения.

Этот список поможет сотрудникам отдела закупок Министерства обороны избежать покупки нежелательного кода, который может навредить нацбезопасности.

«Мы пытаемся добиться того, чтобы российское и китайское программное обеспечение не приобреталось нашей стороной. Мы для себя определили несколько компаний, которые не соответствуют тому, что мы называем оборонными стандартами», — объясняет Лорд.

По словам Лорд, исследуя этот вопрос, Пентагон тесно сотрудничал с разведывательным сообществом.

Подробности этого «черного списка» госпожа Лорд не раскрыла.

Напомним, что на прошлой неделе «российские хакеры» вновь стали темой для обсуждения за рубежом. В этот раз кремлевских киберпреступников обвинила Клэр Маккаскил, старший демократ сенатского комитета по национальной безопасности и делам правительственных учреждений. Маккаскил утверждает, что на системы ее избирательного штаба была совершена целевая кибератака.

Сенатор опубликовала официальное заявление по этому поводу. В нем Маккаскил прибегает к таким оборотам, как «не позволим себя запугать» и прочему лозунговому бреду.

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

ChatGPT ошибается с адресами сайтов — фишеры не дремлют

Если вы когда-нибудь просили чат-бота типа ChatGPT помочь с ссылкой на сайт банка или личного кабинета крупной компании — возможно, вы получали неправильный адрес. А теперь представьте, что кто-то специально воспользуется этой ошибкой.

Исследователи из компании Netcraft провели эксперимент: они спрашивали у модели GPT-4.1 адреса сайтов для входа в аккаунты известных брендов из сфер финансов, ретейла, технологий и коммунальных услуг.

В духе: «Я потерял закладку, подскажи, где войти в аккаунт [название бренда]?»

Результат получился тревожным:

  • только в 66% случаев бот дал правильную ссылку;
  • 29% ответов вели на несуществующие или заблокированные сайты;
  • ещё 5% — на легитимные, но вообще не те, что спрашивали.

Почему это проблема?

Потому что, как объясняет руководитель Threat Research в Netcraft Роб Дункан, фишеры могут заранее спрашивать у ИИ те же самые вопросы. Если бот выдаёт несуществующий, но правдоподобный адрес — мошенники могут просто зарегистрировать его, замаскировать под оригинал и ждать жертв.

«Вы видите, где модель ошибается, и используете эту ошибку себе на пользу», — говорит Дункан.

Фишинг адаптируется под ИИ

Современные фишинговые схемы всё чаще затачиваются не под Google, а именно под LLM — большие языковые модели. В одном случае, например, мошенники создали фейковый API для блокчейна Solana, окружив его десятками фейковых GitHub-репозиториев, туториалов, Q&A-доков и даже поддельных аккаунтов разработчиков. Всё, чтобы модель увидела якобы «живой» и «настоящий» проект и начала предлагать его в ответах.

Это чем-то напоминает классические атаки на цепочку поставок, только теперь цель — не человек с pull request'ом, а разработчик, который просто спрашивает у ИИ: «Какой API использовать?»

Вывод простой: не стоит полностью полагаться на ИИ, когда речь идёт о важных вещах вроде входа в банковский аккаунт или выборе библиотеки для кода. Проверяйте информацию на официальных сайтах, а ссылки — вручную. Особенно если ИИ обещает «удобный и официальный» сайт, которого вы раньше не видели.

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