Минобороны Великобритании за прошлый год стало жертвой 37 утечек

Минобороны Великобритании за прошлый год стало жертвой 37 утечек

Минобороны Великобритании за прошлый год стало жертвой 37 утечек

Согласно полученным зарубежными СМИ отчетам, Министерство обороны Великобритании стало жертвой множества утечек, количество киберинцидентов исчисляется буквально десятками. Во всем обвиняют враждебные государства и шпионские агентства.

Новостной канал Sky News получил отредактированную версию отчета, в котором имеется информация о том, что Минобороны и его партнеры за 2017 год не смогли предотвратить 37 серьезных киберинцидентов.

Согласно полученной информации, на тот момент Великобританию атаковала китайская шпионская группировка APT10. Киберпреступники занимались взломом ИТ-поставщиков в надежде добыть военную и разведывательную информацию.

В Министерстве обороны не стали раскрывать подробности утечек, так как есть мнение, что это поставит военные секреты страны под еще большую угрозу.

«Раскрытие информации поспособствует увеличению риска кибератак на наши сети», — отметили официальные представители министерства.

В начале этого месяца глава МИД Великобритании Джереми Хант заявил, что ГРУ совершило серию масштабных кибератак, которые затронули пользователей по всему миру. Хант считает, что для этих целевых атак, совершаемых якобы ГРУ, нет никаких законных оснований. Спецслужба просто «мешает другим людям жить», при этом атаки не служат интересам безопасности России.

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