Создана самая умная Zip-бомба — из 46 Мб превращается в 4,5 петабайт

Создана самая умная Zip-бомба — из 46 Мб превращается в 4,5 петабайт

Программист Дэвид Фифилд представил новую Zip-бомбу, которая из файла размером 46 МБ может превратиться в 4,5 петабайт. У нас файлы такого типа еще известны под именем «Архив Смерти».

Новшество Фифилда заключается в том, что он нашел способ перекрывать файлы внутри архива Zip, что позволило значительно увеличить степень сжатия — до невиданных ранее размеров.

Как отмечает сам эксперт, частично своим успехом он обязан альтернативному способу обработки циклического избыточного кода (Cyclic redundancy check, CRC).

Всем желающим Дэвид предлагает изучить исходный код, который можно найти по этой ссылке.

Обычно архивные бомбы используются в деструктивных атаках, где цель злоумышленников — вызвать сбой в работе системы или привести к ее полной неработоспособности.

Anti-Malware Яндекс ДзенПодписывайтесь на канал "Anti-Malware" в Telegram, чтобы первыми узнавать о новостях и наших эксклюзивных материалах по информационной безопасности.

GPT-4 может автономно эксплойтить уязвимости 1-day с успехом до 87%

Проведенное в Иллинойсском университете (UIUC) исследование показало, что GPT-4 в комбинации со средствами автоматизации способен эксплуатировать уязвимости одного дня (раскрытые, но без патча), читая их описания. Успех при этом может достигать 87%.

В комментарии для The Register один из соавторов исследования отметил, что подобный ИИ-помощник по пентесту обойдется в $8,8 за эксплойт — почти в три раза дешевле, чем стоят полчаса работы специалиста.

Рабочий агент на основе GPT-4 был создан (PDF) с использованием фреймворка LangChain (с модулем автоматизации ReAct). Код состоит из 91 строки и 1056 токенов для подсказок-стимулов (компания OpenAI попросила их не публиковать, и они предоставляются по запросу).

 

Тестирование проводилось на 15 простых уязвимостях сайтов, контейнеров, Python-пакетов; более половины из них оценены как критические или очень опасные. В двух случаях GPT-4 потерпел неудачу: с CVE-2024-25640 (XSS в платформе для совместной работы Iris) и с CVE-2023-51653 (RCE в системе мониторинга Hertzbeat). Интерфейс Iris оказался слишком сложным для навигации, а разбор дыры в Hertzbeat был выполнен на китайском языке (испытуемый агент понимал только английский).

Примечательно, что, изучая описания уязвимостей, ИИ-инструмент ходил по ссылкам за дополнительной информацией. Данных об 11 целях в ходе обучения ему не предоставили, и по ним эффективность оказалась несколько ниже — 82%. А блокировка доступа к информационным бюллетеням сократила успех до 7%.

Для сравнения университетские исследователи протестировали GPT-3.5, большие языковые модели (БЯМ, LLM) с открытым исходным кодом, в том числе популярную Llama, а также сканеры уязвимостей ZAP и Metasploit. Все они показали нулевой результат. Испытания Anthropic Claude 3 и Google Gemini 1.5 Pro, основных конкурентов GPT-4 на рынке коммерческих LLM-решений, пришлось отложить за отсутствием доступа.

Anti-Malware Яндекс ДзенПодписывайтесь на канал "Anti-Malware" в Telegram, чтобы первыми узнавать о новостях и наших эксклюзивных материалах по информационной безопасности.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru