В июле Microsoft устранила 123 уязвимости, 18 из которых — критические

В июле Microsoft устранила 123 уязвимости, 18 из которых — критические

В июле Microsoft устранила 123 уязвимости, 18 из которых — критические

Поскольку вчера был второй вторник июля, Micirosoft по традиции выпустила ежемесячный набор обновлений. В общей сложности разработчики устранили 123 уязвимости, 18 из которых получили статус критических, а 105 — опасных.

Таким образом, июль занял второе место по количеству исправленных багов. Напомним, что июнь пока держит первое место с 129 дырами. Одна из критических брешей получила максимальные 10 баллов по шкале CVSS.

Эта уязвимость получила имя SIGRed, она позволяет проводить червеобразные атаки, которые в конечном итоге способны привести к полной компрометации корпоративной сети. SIGRed присутствовала в Windows Server более 17 лет.

Также из критических уязвимостей стоит отметить CVE-2020-1436 (содержится в библиотеке шрифтов и позволяет удалённо выполнить код) и CVE-2020-1435 (содержится в GDI+ и также позволяет выполнить код удалённо).

Micirosoft в июле не только разобралась с рядом проблем безопасности, но и выпустила накопительные обновления под номерами KB4565503 и KB4565483, в которых устранены баги, возникшие после установки 2020 Update, November 2019 Update, May 2019 Update.

Всем пользователям рекомендуем установить обновления, поскольку уязвимости действительно серьёзные. Однако помните о багах, которые приносят с собой апдейты — возможно, стоит выждать и понаблюдать, не возникает ли проблем у обновившихся людей.

AM LiveПодписывайтесь на канал "AM Live" в Telegram, чтобы первыми узнавать о главных событиях и предстоящих мероприятиях по информационной безопасности.

ChatGPT ошибается с адресами сайтов — фишеры не дремлют

Если вы когда-нибудь просили чат-бота типа ChatGPT помочь с ссылкой на сайт банка или личного кабинета крупной компании — возможно, вы получали неправильный адрес. А теперь представьте, что кто-то специально воспользуется этой ошибкой.

Исследователи из компании Netcraft провели эксперимент: они спрашивали у модели GPT-4.1 адреса сайтов для входа в аккаунты известных брендов из сфер финансов, ретейла, технологий и коммунальных услуг.

В духе: «Я потерял закладку, подскажи, где войти в аккаунт [название бренда]?»

Результат получился тревожным:

  • только в 66% случаев бот дал правильную ссылку;
  • 29% ответов вели на несуществующие или заблокированные сайты;
  • ещё 5% — на легитимные, но вообще не те, что спрашивали.

Почему это проблема?

Потому что, как объясняет руководитель Threat Research в Netcraft Роб Дункан, фишеры могут заранее спрашивать у ИИ те же самые вопросы. Если бот выдаёт несуществующий, но правдоподобный адрес — мошенники могут просто зарегистрировать его, замаскировать под оригинал и ждать жертв.

«Вы видите, где модель ошибается, и используете эту ошибку себе на пользу», — говорит Дункан.

Фишинг адаптируется под ИИ

Современные фишинговые схемы всё чаще затачиваются не под Google, а именно под LLM — большие языковые модели. В одном случае, например, мошенники создали фейковый API для блокчейна Solana, окружив его десятками фейковых GitHub-репозиториев, туториалов, Q&A-доков и даже поддельных аккаунтов разработчиков. Всё, чтобы модель увидела якобы «живой» и «настоящий» проект и начала предлагать его в ответах.

Это чем-то напоминает классические атаки на цепочку поставок, только теперь цель — не человек с pull request'ом, а разработчик, который просто спрашивает у ИИ: «Какой API использовать?»

Вывод простой: не стоит полностью полагаться на ИИ, когда речь идёт о важных вещах вроде входа в банковский аккаунт или выборе библиотеки для кода. Проверяйте информацию на официальных сайтах, а ссылки — вручную. Особенно если ИИ обещает «удобный и официальный» сайт, которого вы раньше не видели.

AM LiveПодписывайтесь на канал "AM Live" в Telegram, чтобы первыми узнавать о главных событиях и предстоящих мероприятиях по информационной безопасности.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru