Опрос Google поможет понять, отличаете ли вы фишинг от нормальных писем

Опрос Google поможет понять, отличаете ли вы фишинг от нормальных писем

Опрос Google поможет понять, отличаете ли вы фишинг от нормальных писем

Созданный Google бизнес-инкубатор Jigsaw вчера опубликовал опрос, который поможет понять, насколько пользователи в состоянии отличить фишинговые письма от легитимных. В ходе этого опроса пользователям предоставляется ряд электронных писем, в которых необходимо найти отличительные черты фишинга.

«Безусловно, фишинг является наиболее распространенной формой кибератак. На сегодняшний день один процент всех отправляемых писем — фишинговые», — говорится в блоге Jigsaw.

В опросе содержатся 8 примеров, на которых Google тестирует знания пользователей. Некоторые из этих писем вполне безобидны, однако среди них также спрятаны и злонамеренные фишинговые.

Многие примеры вредоносных писем вполне реальны — они были взяты в ходе настоящих киберпреступных кампаний. Например, что-то было позаимствовано из массовых фишинговых рассылок, которыми атаковали пользователей Google Doc в 2017 году.

Еще часть была взята у российских хакеров, которые отправляли письма представителю предвыборной кампании Хиллари Клинтон.

Ценность данного опроса также заключается в том, что Google в случае каждого письма объясняет, как отличить признаки фишингового письма.

Для желающих пройти тест ссылка: https://phishingquiz.withgoogle.com/

Исследователи взломали защиту Apple Intelligence через инъекцию промпта

Исследователи рассказали о недавно пропатченной уязвимости в Apple Intelligence, которая позволяла обходить встроенные ограничения и заставлять локальную языковую модель выполнять действия по сценарию атакующего.

Подробности атаки описаны сразу в двух публикациях. По словам авторов исследования, им удалось объединить две техники атаки и через инъекцию промпта добиться выполнения вредоносных инструкций на устройстве.

Как объясняют специалисты, запрос пользователя сначала проходит через входной фильтр, который должен отсекать опасный контент. Если всё выглядит безопасно, запрос отправляется в саму модель, а затем уже готовый ответ проверяет выходной фильтр. Если система замечает что-то подозрительное, вызов API просто завершается с ошибкой.

Чтобы обойти эту схему, исследователи собрали эксплойт из двух частей. Сначала они использовали строку с вредоносным содержимым в перевёрнутом виде и добавляли Unicode-символ RIGHT-TO-LEFT OVERRIDE. За счёт этого на экране текст отображался нормально, а вот в «сыром» виде для фильтров оставался перевёрнутым. Это помогало пройти проверку на входе и выходе.

 

Второй частью цепочки стала техника Neural Exec. По сути, это способ подменить или переопределить исходные инструкции модели так, чтобы она начала следовать уже командам атакующего, а не базовым системным ограничениям.

В итоге первая техника позволяла обмануть фильтры, а вторая — заставляла модель вести себя не так, как задумано. Для проверки исследователи прогнали 100 случайных сценариев, комбинируя системные промпты, вредоносные строки и внешне безобидные тексты, например фрагменты из статей Wikipedia. В этих тестах успешность атаки составила 76%.

О проблеме Apple уведомили ещё в октябре 2025 года. С тех пор компания усилила защитные механизмы, а патчи вошли в состав iOS 26.4 и macOS 26.4.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru