Инструмент Ghidra от АНБ скачали с GitHub более 500 тыс. раз

Инструмент Ghidra от АНБ скачали с GitHub более 500 тыс. раз

Инструмент Ghidra от АНБ скачали с GitHub более 500 тыс. раз

В марте Агентство национальной безопасности (АНБ) США выпустило инструмент под названием Ghidra. Однако никто (включая АНБ) и не предполагал, что этот релиз станет настолько популярен и принесёт такую пользу.

Некоторые аспекты исследования вредоносных программ долгое время требовали немалых вложений от исследователя. Особенно это касалось дорогостоящего программного обеспечения для изучения вредоносов.

Релиз инструмента АНБ Ghidra изменил эту ситуацию, позволив студентам и людям, для кого анализ киберугроз является хобби, принять участие в исследовании ландшафта вредоносных программ.

За эти шесть месяцев Ghidra скачали с GitHub более 500 тыс. раз.

«Мы даже поспорили внутри команды, сколько загрузок будет у нашего инструмента. В результате оказалось, что наши предположения были далеки от истины», — комментирует успех инструмента Брайан Найтон, исследователь АНБ.

Специалистов АНБ также приятно удивило активное участие разработчиков в модификации инструмента и внедрении новых возможностей в Ghidra.

Напомним, что в марте исследователи в области безопасности предупреждали, что недавно опубликованный АНБ инструмент для обратного инжиниринга, получивший название Ghidra, содержит уязвимость, которая позволяет удаленно выполнить код.

Подпишитесь на новости

PT Application Firewall получил защиту от атак на LLM

Корпоративному ИИ-ассистенту доверили документы, клиентские данные и доступ к системам. Теперь осталось проследить, чтобы командовать им не начал первый встречный. Positive Technologies разработала LLM Firewall — модуль защиты ИИ-сервисов в составе PT Application Firewall.

По словам компании, он проверяет запросы к языковым моделям и их ответы: ищет попытки обойти ограничения, вытащить системные инструкции, раскрыть конфиденциальную информацию или использовать возможности агента в интересах атакующего.

Одна из целей — противодействие инъекциям в промпт. Вредоносную инструкцию можно отправить боту напрямую или спрятать в документе, который тот обрабатывает. Внешне это обычный текст, а по замыслу — попытка назначить нейросети нового начальника.

Подозрительные обращения модуль позволяет блокировать либо фиксировать для последующего разбора. Отдельно заявлено обнаружение персональных данных, паролей, ключей доступа, а также токсичного и запрещённого контента.

Проверка работает в обе стороны: контролируется и то, что отправляют модели, и то, что она выдаёт пользователю. Секреты могут утечь не только из-за хитрого атакующего, но и благодаря очень старательному сотруднику.

LLM Firewall уже интегрирован в PT AF Cloud. Он подключается к обмену между приложением и моделью через API, совместимый с OpenAI Chat Completions и Responses. Отдельная консоль управления не требуется. В PT AF PRO для развёртывания внутри инфраструктуры заказчика модуль обещают добавить позднее.

Для разных ИИ-сервисов можно задавать свои политики, выбирать мониторинг или блокировку, отдельно настраивать проверку запросов и ответов. События поступают в PT AF для анализа и расследования.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru