Новый инструмент способен автоматизировать фишинговые атаки и обойти 2FA

Новый инструмент способен автоматизировать фишинговые атаки и обойти 2FA

Новый инструмент способен автоматизировать фишинговые атаки и обойти 2FA

Недавно опубликованный инструмент для пентеста, как оказалось, способен автоматизировать фишинговые атаки. Более того, с его помощью злоумышленники потенциально могут взломать аккаунты, защищенные двухфакторной аутентификацией.

Речь идет об инструменте, получившем название Modlishka, который миру представил польский исследователь в области безопасности Петр Душиньский. Modlishka представляет собой то, что ИТ-специалисты называют обратным прокси, однако он модифицирован таким образом, чтобы обрабатывать трафик, предназначенный для фишинговых операций.

Наглядная схема работы данной разработки выглядит следующим образом:

Modlishka занимает место между пользователем и легитимным веб-сайтом вроде Gmail, Yahoo или ProtonMail. Таким образом, жертва фишинга сначала попадает на сервер Modlishka, а его компонент уже отправляет запросы тому сайту, который требуется подделать.

Следовательно, пользователь получается контент с легитимного сайта, однако весь трафик и взаимодействие пользователя с законным сайтом проходит через Modlishka (где также записывается).

Любой пароль, который пользователь введет на сайте, будет записан Modlishka. Также этот обратный прокси способен обрабатывать 2FA-токены, если пользователь настроил использование двухфакторной аутентификации.

Для лучшего понимания принципа работы Modlishka эксперт опубликовал соответствующее видео, в котором видно, как фишинговый сайт берет контент у легитимного интерфейса Google.

Подпишитесь на новости

В НГУ создали платформу для проверки качества данных, на которых обучают ИИ

В Новосибирском государственном университете разработали «Каппу» — платформу для управления данными, на которых обучают ИИ. Она должна помочь разобраться, кто подготовил датасет, что в нём меняли и откуда взялась ошибка. Потому что кормить модель мусором, а потом удивляться её ответам — довольно странно.

О разработке и возможности подключения других вузов сообщил сам НГУ. Университетам предлагают бесплатную облачную версию на серверах НГУ либо платную установку в собственной инфраструктуре.

«Каппа» поддерживает разметку и проверку данных, фиксирует версии наборов и авторство изменений. Исправление ошибки сохраняется в новой версии, чтобы при следующем обучении не наступать на те же грабли.

Платформа также позволяет проверять разные модели на подготовленных датасетах. При обучении фиксируются версия данных и параметры, после — результаты тестирования на эталонных наборах. Во время эксплуатации телеметрия помогает отслеживать ошибки и замечать отклонения.

Локальная установка рассчитана в том числе на случаи, когда конфиденциальные данные нельзя выносить за пределы организации.

В репозитории разработчиков среди задач проекта указаны контроль обучения, отслеживание авторства разметки и соблюдения стандартов. Здесь ставка на прослеживаемость: прежде чем требовать от ИИ безупречных ответов, полезно выяснить, чему именно его учили.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru