Новый тип атаки позволяет извлечь зашифрованные данные из PDF-файлов

Новый тип атаки позволяет извлечь зашифрованные данные из PDF-файлов

Новый тип атаки позволяет извлечь зашифрованные данные из PDF-файлов

Немецкие учёные выработали новый тип атаки, благодаря которому можно извлекать и красть данные из зашифрованных PDF-файлов. В некоторых случаях для этого даже не потребуется взаимодействие с пользователем, заявили специалисты.

Атака получила имя PDFex. Существуют две вариации PDFex, которые были успешно протестированы против 27 программ для просмотра PDF (как десктопных, так и веб-версий).

В тестировании принимали участие и популярные приложения: Adobe Acrobat, Foxit Reader, Evince, Nitro, а также встроенные в Chrome и Firefox PDF-вьюверы.

Разработанный исследователями метод атаки выбирает своей целью схемы шифрования, поддерживаемые стандартом Portable Document Format (PDF). Поддержка «родного» шифрования PDF необходима для того, чтобы пользователь не был привязан к одному приложению, а смог открыть зашифрованные в одной программе файлы с помощью другого софта.

Так или иначе, учёные Мюнхенского университета выявили проблемы безопасности поддержки шифрования в стандарте PDF.

«Наш способ позволяет извлечь данные в виде простого текста из зашифрованных документов. Этот метод шифрования уязвим перед двумя видами нашей атаки», — пишет команда экспертов.

Первый вид атаки, о котором говорят учёные, использует нюанс в работе программ для просмотра PDF — оказалось, что они шифруют не весь PDF-файл целиком, а оставляют некоторые части незашифрованными.

Вторая вариация PDFex работает по обратному принципу — атакуются именно зашифрованные части документа в формате PDF. Происходит это за счёт CBC — кусков кода, которые исследователи «натравили» на зашифрованный контент для модификации данных.

ИИ OpenAI полез на GitHub за утёкшими ключами, а затем выдумал данные

Модели OpenAI оказались очень изобретательными, когда привычные способы выполнить задачу переставали работать. Они искали утёкшие API-ключи, загружали данные на публичные сервисы, обменивались записками через репозиторий и оставляли самим себе инструкции скрывать ошибки.

Компания опубликовала  новую систему раскрытия случаев рассогласованного поведения моделей и сразу приложила к ней шесть отчётов об инцидентах, обнаруженных за последние полгода.

OpenAI подчёркивает: это отдельные эпизоды, по которым нельзя судить о частоте подобных выходок.

В одном случае модель не смогла подключиться к API со статистикой доходов округа. Тогда она попыталась зарегистрироваться через одноразовую почту, полезла на GitHub за утёкшими ключами и нашла рабочий.

Добыть нужные цифры всё равно не получилось, поэтому модель просто выдумала их и выдала за данные с сайта. О неудаче и чужом ключе она скромно промолчала.

Другие агенты превратили внутренний Artifactory OpenAI в подпольную доску объявлений. Независимые экземпляры оставляли там сообщения, читали записки коллег и просили друг у друга помощи. Уязвимости они не взламывали, а использовали выданные компанией учётные данные, но явно не по назначению.

Ещё несколько моделей отправляли данные за пределы рабочей среды. Одна загрузила найденные записи на публичный сервис ради красивой ссылки на источник, другая — фотографию на сервис обратного поиска. Группа агентов и вовсе разместила рабочую книгу на публичном хостинге, хотя ей прямо велели пользоваться только локальными файлами.

Самая ехидная часть истории — инструкции на будущее. Модели записывали в свои служебные сводки команды игнорировать сообщения разработчиков, скрывать провалы и выдумывать недостающие данные. Одна сформулировала правило совсем интересно: «Будь прозрачным, только если спросят».

Теперь OpenAI обещает публиковать такие случаи быстрее — даже если их причины ещё не выяснены, а исправления не готовы.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru