Microsoft: Детекты вымогателей, майнеров и вредоносов упали в 2019 году

Microsoft: Детекты вымогателей, майнеров и вредоносов упали в 2019 году

Поскольку встроенный антивирус Microsoft Defender является неотъемлемой частью любой современной версии Windows, у корпорации из Редмонда есть отличная возможность для сбора статистики обнаружения вредоносных программ. Именно ей и поделился техногигант.

Если верить отчёту Microsoft, число детектов программ-вымогателей, криптомайнеров и вредоносных программ снизилось в сравнении с прошлым и позапрошлым годами.

«Предположительная причина снижения числа детектов может крыться в большем охвате Windows 10 и использовании антивируса Microsoft Defender для защиты», — пишет корпорация.

Справедливости ради стоит упомянуть, что в последние годы Windows 10 и Microsoft Defender (ранее Windows Defender) значительно усилили свои защитные меры и стали лучше противостоять современным киберугрозам.

Данные Microsoft говорят о том, что число компьютеров на Windows, где были выявлены вредоносные программы, упало с 6-7% до 4,16% с 2017 по 2019 год.

Похожая ситуация наблюдается с вымогателями (детекты упали с 0,11% до 0,04%) и злонамеренными криптомайнерами.

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