Правительственные сайты США использовались для редиректа на порносайты

Правительственные сайты США использовались для редиректа на порносайты

Правительственные сайты США использовались для редиректа на порносайты

В очередной кампании кибермошенники использовали уязвимости вида «открытый редирект» (open redirect), найденные на правительственных американских сайтах, для перенаправления посетителей на порнографические ресурсы.

Метод открытого редиректа злоумышленники использовали, чтобы пробраться в поисковую выдачу Google и других движков. В результате заголовок страницы в выдаче соответствует странице злоумышленника, а располагается контент будто на правительственном сайте.

На протяжении около двух недель мошенники скармливали специальные ссылки поисковым движкам. Анализировавшие кампанию специалисты показали, как это выглядело.

 

Администраторы правительственных ресурсов выбрали достаточно нелепую тактику борьбы с open redirect: они удаляли очередной открытый редирект, как только обнаруживали его. Но это, конечно, проблему не решало, потому что атакующие продолжали создавать новые редиректы.

Кроме того, злоумышленники не остановились на сайтах властей США или на конкретной CMS. Они ищут открытые редиректы на многих крупных онлайн-проектах. Одним из таких стала Национальная метеорологическая служба.

 

С помощью скрипта nwsexit.php мошенники смогли создать URL, ведущий на другой сайт. Например, такой:

https://www.weather.gov/nwsexit.php?url=http://example.com

Неполный список сайтов, ставших целью злоумышленников, приводим ниже:

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

Google представил VaultGemma — LLM с дифференциальной приватностью

В семействе больших языковых моделей (БЯМ, LLM) с открытым кодом, разработанных в Google, прибавление. Новинка VaultGemma не запоминает конфиденциальные данные при обучении, что предотвращает их слив пользователям.

ИИ-модель, построенная на базе Gemma 2 и работающая по 1 млрд параметров, прошла предварительный тренинг с применением метода дифференциальной приватности (differential privacy) — он добавляет в процесс обучения эталонный шум для ограничения возможности запоминания.

К сожалению, такой подход снижает не только риск утечки конфиденциальных данных, но также точность и быстродействие LLM. Чтобы найти оптимальный баланс между приватностью, практичностью и затратами на вычисления, в Google провели специальное исследование.

Бенчмаркинг показал, что по производительности VaultGemma сравнима с моделями той же величины, но без гарантий конфиденциальности.

 

Подробная информация о новом opensource-проекте, способном ускорить создание приватных и безопасных ИИ-систем для медучреждений, финансовых институтов и госсектора, выложена на Hugging Face и Kaggle.

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