Мастер-пароль LastPass можно извлечь из памяти зараженного компьютера

Мастер-пароль LastPass можно извлечь из памяти зараженного компьютера

Мастер-пароль LastPass можно извлечь из памяти зараженного компьютера

Исследование специалистов Independent Security Evaluators (ISE) показало, что популярные менеджеры паролей содержат уязвимости, которые, в сущности, сводят на нет всю их задачу — защищать пароли пользователей.

Согласно опубликованному отчету, проблемы были найдены в таких топовых инструментах для хранения паролей, как 1Password, Dashlane, KeePass и LastPass. Исследователи выяснили, что при некоторых обстоятельствах в системах Windows 10 эти программы могут раскрыть мастер-пароль.

Все дело в том, что в некоторых случаях мастер-пароль можно найти в виде простого текста в памяти компьютера. Соответственно, его можно оттуда извлечь, используя обычные инструменты для форензики.

«100% проанализированных нами продуктов не смогли обеспечить заявленный уровень защиты паролей пользователей. Оказалось, что менеджеры паролей уязвимы к определенным видам кражи данных», — заявил Стивен Боно, генеральный директор ISE.

Представители LastPass отметили, что обнаруженная исследователями проблема касается лишь их приложения для Windows, которым пользуются менее 2% всех пользователей LastPass. Однако разработчики обратили внимание на уязвимость, о которой им стало известно благодаря программе по поиску багов.

Также в LastPass отметили, что злоумышленнику придется сначала обзавестись локальным доступом и привилегиями администратора, чтобы успешно использовать описанную проблему безопасности.

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