71% пользователей не может отличить вредоносные QR-коды от безобидных

71% пользователей не может отличить вредоносные QR-коды от безобидных

71% пользователей не может отличить вредоносные QR-коды от безобидных

Специалисты в области кибербезопасности предупреждают об опасности QR-кодов, которые злоумышленники могут использовать в связке с социальной инженерией. Такие схемы позволяют открывать аккаунты пользователей онлайн-банкинга, опустошать банковские счета жертв, а также устанавливать вредоносные программы и внедряться в корпоративные системы.

Эксперты называют QR-коды идеальным вектором атаки, поскольку многие доверяют им и недооценивают их вредоносный потенциал. В исследовании компании MobileIron чётко прослеживается растущая популярность QR-кодов как одного из способов атаки. Специалисты опросили более 2100 клиентов и выяснили интересные детали в отношении использования QR-кодов.

Например, 71% респондентов не может отличить вредоносный QR-код от безобидного. При этом почти 17% сталкивались с ситуацией, в которой именно такие коды перенаправляли их мобильные устройства на подозрительные сайты.

 

По данным American Express, в 2020 году аналитики отметили рост популярности QR-кодов. Например, 27% опрошенных американцев и британцев совершали транзакции при помощи этих кодов.

 

При этом команда MobileIron нашла десять способов взломать мобильное устройство пользователя с помощью сгенерированных за считаные секунды QR-кодов. Например, потенциальный атакующий может получить доступ к списку контактов, электронной почте, текстовым сообщениям, геолокации, взломать ваш аккаунт в банковской системе и многое другое.

 

В MobileIron убеждены, что QR-коды являются уже частью нашей жизни, и именно поэтому важно учитывать их потенциальную опасность.

ChatGPT тайно заставили выполнять команды из чужого аккаунта

Исследователи из Check Point Research обнаружили канал, позволявший передавать команды между изолированными сессиями ChatGPT из разных аккаунтов. В результате ассистент мог отвечать пользователю как обычно, а параллельно выполнять чужое задание и отправлять результат атакующему.

Канал проходил через внутренний JFrog Artifactory, к которому обращались контейнеры ChatGPT при установке программных пакетов.

Напрямую связаться друг с другом они не могли, но имели доступ к общему сервису. Исследователи выяснили, что контейнеры способны записывать данные в свойства объектов Artifactory и читать их из других аккаунтов. Метаданные репозитория фактически превратились в общий буфер обмена.


Чтобы запустить атаку, требовалось поместить вредоносную инструкцию в контекст жертвы — например, через скопированный промпт, общую беседу или специально созданный GPT. После обычного сообщения пользователя ассистент проверял скрытый канал, забирал оттуда задачу и выполнял её с правами текущей сессии.


В демонстрации ChatGPT получил данные из подключённого Gmail жертвы и передал их исследовательскому аккаунту. На экране при этом появился нормальный ответ на исходный вопрос. Единственной подсказкой оставалась небольшая отметка Talked to Gmail — уже после чтения почты.


Масштаб возможной утечки зависел от полномочий сессии: атакующему потенциально становились доступны история чата, загруженные файлы и данные из подключённых Gmail, Google Drive, Microsoft Teams или GitHub.

Check Point сообщила о проблеме OpenAI. Корпорация подтвердила, что задействованный экземпляр Artifactory выведен из эксплуатации, поэтому описанный канал больше не работает. Данных о его использовании в реальных атаках нет.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru