NIST проверил методы извлечения данных из сломанных Android-смартфонов

NIST проверил методы извлечения данных из сломанных Android-смартфонов

NIST проверил методы извлечения данных из сломанных Android-смартфонов

Известны случаи, когда преступники сознательно разбивали свои смартфоны, чтобы уничтожить доказательства. В связи с этим Национальный институт стандартов и технологий США (NIST) протестировал методы форензики, позволяющие вытащить данные из повреждённых мобильных устройств.

Чтобы уничтожить компрометирующие их материалы, злоумышленники разбивают, расстреливают, топят или бросают в огонь свои смартфоны. Несмотря на это, экспертам компьютерной криминалистики зачастую всё равно удаётся извлечь улики.

Теперь же исследователи NIST решили проверить, насколько эти методы эффективны при получении необходимой правоохранителям информации. Повреждённый смартфон может не включатся, а порт для кабеля может не работать. Именно поэтому специалисты задействуют аппаратные и программные средства для прямого доступа к памяти телефона.

В таких случаях могут использоваться хакерские инструменты, которые, само собой, должны быть разрешены законом при проведении расследования. Поскольку впоследствии полученные с помощью таких средств данные будут фигурировать в качестве улик в суде, важно, чтобы им можно было полностью доверять.

«Наша цель заключалась в том, чтобы проверить, насколько эффективны и качественны подобные методы извлечения информации. Действительно ли они обеспечивают результаты, на которые можно положиться?», — объясняют исследователи NIST.

Стоит отметить, что NIST изучал только те способы, которые позволяют получить данные, но не расшифровать их. В качестве платформы для тестов были задействованы смартфоны, работающие на Android. Чтобы всё было максимально приближено к реальным ситуациям, эксперты поместили на устройства фото, сообщения в приложениях Facebook и LinkedIn, а также добавили контакты с множеством псевдонимов и нетипично отформатированные адреса.

Помимо этого, для чистоты эксперимента исследователи добавили на устройства данные GPS — они ездили на машине по определённым районам и записывали геолокацию.

После этого NIST проверил два основных метода извлечения информации. Первый получил название JTAG, его суть заключается в использовании отпаек, существующих на многих платах. Припаяв к ним провода, эксперты форензики обычно могут получить данные прямиком из чипа.

Второй метод, именуемый «chip-off», подразумевает подключение к контактам напрямую. Здесь специалисты всегда следят за тем, чтобы не повредить контакты, так как они достаточно хрупкие. В случае неосторожного обращения извлечение данных может протий некорректно. Метод «chip-off» провели сотрудники полицейского управления Форт-Уэрта, а после отправили полученные данные в NIST.

Далее исследователи NIST задействовали восемь различных программных инструментов для конвертации полученной информации в удобочитаемый формат. Затем они сравнили результат с загруженными на первом этапе фотографиями и другими данными.

По результатам исследования методы JTAG и chip-off позволили извлечь информацию без её изменения или модификации. Однако некоторые программные инструменты оказались лучше других по части перевода данных в нормальный формат.

ИИ-браузеры не избавятся от угрозы инъекции в промпт, признали в OpenAI

OpenAI признала: инъекции в промпт — одна из самых сложных и живучих угроз для ИИ, и полностью избавиться от неё в ближайшее время не получится. Об этом компания написала в блоге, посвящённом усилению защиты своего ИИ-браузера ChatGPT Atlas.

Инъекции в промпт (prompt injection) — это атаки, при которых ИИ «подсовывают» скрытые инструкции, например в письмах или на веб-страницах, заставляя агента выполнять вредоносные действия.

По сути, это цифровой аналог социальной инженерии — только направленный не на человека, а на ИИ.

«От таких атак, как и от мошенничества в интернете, вряд ли когда-нибудь будет стопроцентная защита», — прямо заявили в OpenAI.

В компании признают, что запуск ИИ в Atlas расширил поверхность атаки. И это не теоретическая угроза: сразу после выхода браузера на рынок исследователи показали, что несколько строк текста в Google Docs могут изменить поведение ИИ-агента.

В тот же день разработчики браузера Brave опубликовали разбор, где объяснили, что косвенные промпт-инъекции — системная проблема для всех ИИ-браузеров, включая Perplexity Comet.

С этим согласны и регуляторы. В начале месяца Национальный центр кибербезопасности Великобритании предупредил, что подобный вектор атаки на генеративные ИИ нельзя устранить, и призвал сосредоточиться не на «полной защите», а на снижении рисков и ущерба.

Решение OpenAI выглядит почти символично — компания создала автоматического атакующего на базе LLM. По сути, это ИИ, обученный с помощью играть роль хакера и искать способы внедрить вредоносные инструкции в агента.

Этот «бот-взломщик» тестирует атаки в симуляции; видит, как целевой ИИ рассуждает и какие действия предпринимает; дорабатывает атаку и повторяет попытки десятки и сотни раз.

 

Такой доступ ко внутренней логике агента недоступен внешним исследователям, поэтому OpenAI рассчитывает находить уязвимости быстрее реальных злоумышленников.

«Наш автоматический атакующий способен уводить агента в сложные вредоносные сценарии, растянутые на десятки и даже сотни шагов», — отмечают в OpenAI.

По словам компании, ИИ уже обнаружил новые векторы атак, которые не выявили ни внутренние Red Team, ни внешние исследователи.

В одном из примеров OpenAI показала, как вредоносное письмо с скрытой инструкцией попадает во входящие. Когда агент позже просматривает почту, он вместо безобидного автоответа отправляет письмо об увольнении. После обновления защиты Atlas смог распознать такую атаку и предупредить пользователя.

OpenAI честно признаёт: идеального решения не существует. Ставка делается на масштабное тестирование, быстрые патчи и многоуровневую защиту — примерно о том же говорят Anthropic и Google, которые фокусируются на архитектурных и политических ограничениях для агентных систем.

При этом OpenAI рекомендует пользователям снижать риски самостоятельно:

  • не давать агенту «широкие полномочия» без чётких инструкций;
  • ограничивать доступ к почте и платёжным данным;
  • подтверждать действия вроде отправки сообщений и переводов вручную.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru