Новый метод позволяет коду JavaScript шпионить за серфингом юзеров

Новый метод позволяет коду JavaScript шпионить за серфингом юзеров

Новый метод позволяет коду JavaScript шпионить за серфингом юзеров

Специалисты в области информационной безопасности открыли новую технику, которая позволяет провести атаку по сторонним каналам. Благодаря этому методу вредоносный код JavaScript, запущенный в одной из вкладок браузера, может перехватывать происходящее в других вкладках. Следовательно, открывается отличный вектор для шпионажа за пользователем.

Используя этот метод, злоумышленник может отследить, какие веб-сайты посещает тот или иной пользователь. Такая информация пришлась бы очень кстати для различных маркетинговых схем и рекламных кампаний.

О методе сообщили специалисты Университета имени Давида Бен-Гуриона в Негеве, Аделаидского университета в Австралии и Принстонского университета в Америке. Сама техника подробно описана в исследовании «Robust Website Fingerprinting Through the Cache Occupancy Channel» (PDF).

Эксперты использовали JavaScript для получения данных и идентификации посетителей сайтов.

«Продемонстрированная нами атака может скомпрометировать личные данные пользователей. Используя информацию о посещенных пользователем сайтах, злоумышленники могут определить сексуальную ориентацию юзера, религиозные предпочтения, политические взгляды, состояние здоровья и тому подобное», — объясняет один из ученых, обнаруживших вектор атаки.

Несмотря на то, что эта атака не настолько опасна, как, например, возможность удаленного выполнения кода, эксперты полагают, что ее можно будет использовать для компрометации ключей шифрования или уязвимых программ, установленных в системе.

Растущая мощность ИИ-моделей OpenAI ставит под угрозу кибербезопасность

Компания OpenAI предупреждает, что ее ИИ-модели стремительно расширяют возможности, которые пригодны для нужд киберобороны, но в тоже время повышают риски в случае злоупотребления, и это нельзя не учитывать.

Так, проведенные в прошлом месяце CTF-испытания GPT-5.1-Codex-Max показали результативность 76% — почти в три раза выше, чем GPT-5 на тех же задачах в августе (27%).

Разработчик ожидает, что последующие ИИ-модели продолжат этот тренд, и их можно будет использовать для аудита кодов, патчинга уязвимостей, создания PoC-эксплойтов нулевого дня, а также тестирования готовности организаций к сложным, скрытным целевым атакам.

Во избежание абьюзов OpenAI принимает защитные меры: учит свои творения отвечать отказом на явно вредоносные запросы, мониторит их использование, укрепляет инфраструктуру, применяет EDR и Threat Intelligence, старается снизить риск инсайда, внимательно изучает обратную связь и наладила партнерские связи со специалистами по Red Teaming.

В скором времени компания с той же целью запустит программу доверенного доступа (trusted access), в рамках которой киберзащитники смогут с разной степенью ограничений пользоваться новыми возможностями выпускаемых моделей. В настоящее время их приглашают присоединиться к бета-тестированию ИИ-инструмента выявления / коррекции уязвимостей Aardvark, подав заявку на сайте OpenAI.

Для расширения сотрудничества с опытными специалистами по киберзащите будет создан консультационный Совет по рискам — Frontier Risk Council. Компания также взаимодействует с другими ИИ-исследователями через НКО Frontier Model Forum, работая над созданием моделей угроз и выявлением узких мест, способных создать препятствие ИИ-атакам.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru