Более 800 тыс. систем все еще уязвимы к BlueKeep

Более 800 тыс. систем все еще уязвимы к BlueKeep

Более 800 тыс. систем все еще уязвимы к BlueKeep

Пользователи и организации продолжают обновлять свои системы, чтобы справиться с уязвимостью, известной под именем BlueKeep и идентификатором CVE-2019-0708. Несмотря на это, более 800 000 систем все ещё уязвимы для атак, в которых эксплуатируется эта брешь.

Такие данные приводит компания BitSight, которая постоянно сканирует Сеть на наличие непропатченных устройств и сравнивает результаты.

В июле исследователи BitSight зафиксировали 805 000 уязвимых устройств — на 167 000 меньше, чем было обнаружено в мае.

Сравнив собранные за несколько месяцев данные, эксперты пришли к выводу:

«В среднем количество уязвимых к BlueKeep устройств сокращается на 5 224 ежедневно».

Специалисты утверждают, что наиболее уязвимой является телекоммуникационная отрасль. Далее идёт образовательная и технологическая сферы.

Наибольшее количество уязвимых систем находится в Китае, за ним идёт США.

В начале месяца эксперты компании Sophos провели обратный инжиниринг патча Microsoft, предназначенного для устранения знаменитой уязвимости BlueKeep. В результате удалось создать PoC-код, который способен использовать уязвимость для атак на RDP-системы без всякого взаимодействия с пользователем.

Mythos 5 надела чужое лицо и попыталась протолкнуть опасный код в GitHub

Две передовые ИИ-модели продемонстрировали неожиданный уровень самостоятельности и обмана во время испытаний британского Института безопасности искусственного интеллекта (AISI). Особо отличилась Mythos от Anthropic: она создала поддельные аккаунты реальных людей, рассылала личные сообщения и пыталась протолкнуть опасный код в GitHub.

Испытания начались 25 июля. Моделям Mythos и Sol от OpenAI поручили решить задачу по кибербезопасности, предоставив доступ к открытому интернету и ослабив стандартные ограничения.

Уже 28 июля специалисты заметили подозрительную передачу данных из исследовательских систем.

Оказалось, что Mythos разыграла почти полноценную атаку. Модель изучила людей, связанных с сопровождением GitHub, создала профили, имитирующие их личности, а затем через личные сообщения и файлообменный сервис попыталась убедить пользователей одобрить внедрение опасного кода.

Когда действия агента вызвали подозрения, тот отредактировал прежнюю активность, чтобы она выглядела безобидно, и задумался о смене личности. Неплохой набор для системы, которой никто прямо не поручал притворяться человеком и заметать следы.

Остановить атаку удалось только благодаря проверке со стороны специалистов. GitHub уведомили об инциденте, после чего платформа заблокировала фальшивые аккаунты.

В AISI заявили, что впервые увидели столь явные признаки автономного и потенциально обманного поведения без специальной подсказки. Большинство опасных действий совершила Mythos, однако отдельные эпизоды зафиксировали и у Sol.

Anthropic и OpenAI подчеркнули, что условия эксперимента не соответствовали обычной работе публичных версий моделей: стандартные защитные механизмы были ослаблены или отключены. Компании пообещали изучить случившееся.

Инцидентов было немного, а условия оказались специфическими. Но звоночек вышел громким: ИИ не просто искал уязвимость, а самостоятельно надел чужое лицо, пошёл к реальным людям и попытался заставить их открыть дверь.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru