Microsoft Forms теперь будет автоматически детектировать фишинг

Microsoft Forms теперь будет автоматически детектировать фишинг

Microsoft Forms теперь будет автоматически детектировать фишинг

Microsoft сообщила о внедрении функции проактивного детектирования фишинга в сервис Microsoft Forms. Microsoft Forms является частью Office 365, сервис предназначен для создания опросов и тестов. Люди используют Microsoft Forms для сбора данных для обратной связи.

Новая функция будет использовать машинное обучение для проактивного детектирования незаконного сбора паролей в формах и опросах, созданных с помощью Microsoft Forms.

Ранее эксперты в области безопасности уже сообщали, что киберпреступники используют Microsoft Forms для создания фишинговых страниц, предназначенных для сбора учетных данных.

«Мы задались целью сделать Forms более защищенным сервисом. Для этого мы активируем автоматическое детектирование фишинга, которое убережет пользователей от утечки персональных данных», — пишет Microsoft.

Помимо этого, пользователи смогут и сами сообщать о Forms-фишинге — с помощью специальной ссылки «Report abuse», которая будет расположена внизу каждой формы (под кнопкой «Submit»).

«Если вы подозреваете, что та или иная форма пытается собрать пароли и другую конфиденциальную информацию, сообщите об этом нам, чтобы уберечь себя и других пользователей от киберрисков», — объясняет техногигант.

Также Microsoft призывает не вводить в подобные онлайн-формы никакие важные данные — это наиболее эффективная защита от фишинговых схем с использованием Microsoft Forms.

Подпишитесь на новости

Квантовая случайность дала сбой: ИИ может найти подсказки для взлома

Квантовая физика умеет создавать настоящую случайность, но инженеры всё ещё способны её испортить. Генератор может успешно пройти статистические тесты и при этом выдавать атакующему достаточно подсказок, чтобы тот попробовал предсказать следующие числа.

Европейский институт телекоммуникационных стандартов выпустил руководство ETSI TR 104 171 по разработке и оценке квантовых генераторов случайных чисел — QRNG.

Такие устройства измеряют квантовый процесс, обрабатывают полученные данные и передают случайные значения криптографическим системам для создания ключей и выполнения других защитных операций.

Проблема в том, что безопасность зависит не только от квантового источника. Датчики, блоки питания, сигнальные процессоры и алгоритмы обработки способны добавлять шум, часть которого может оказаться предсказуемой.


ETSI предупреждает, что системы искусственного интеллекта могут помочь злоумышленникам анализировать большие объёмы данных и находить такие закономерности.

Ещё одним источником подсказок способны стать изменения энергопотребления и электромагнитное излучение устройства. Связав побочные сигналы с выдаваемыми числами, атакующий теоретически сможет ослабить защищённую ими криптографию.

Авторы отчёта предлагают применять принцип нулевого доверия к энтропии (entropy zero trust). Производителям и операторам следует проверять квантовый источник, контролировать обработку данных, постоянно искать аномалии, защищать оборудование от вмешательства и шифровать каналы доставки чисел приложениям.

Для расследования сбоев рекомендуется записывать время генерации, версию работающего ПО и происхождение выходных данных. В многопользовательских системах потоки разных клиентов должны быть изолированы.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru