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.

Claude освободил 700 ГБ, удалив домашнюю папку разработчика

Разработчик Себастьен Гиймо поручил ИИ-агенту Claude написать скрипт для очистки временных файлов. Бот справился слишком эффективно: удалил домашний каталог пользователя вместе с 700 ГБ данных и результатами недельной работы, но предусмотрительно оставил папку /tmp, ради которой всё и затевалось.

Гиймо регулярно запускает ИИ-агентов, которые оставляют после себя множество временных файлов.

Он попросил модель Claude Fable создать отдельную песочницу для каждого агента в /tmp и очищать её после завершения работы, не затрагивая используемые данные.

Первая версия скрипта показалась разработчику слишком сложной. Из-за наличия команд безвозвратного удаления Claude запустил дополнительную проверку безопасности. Система Anthropic сочла задачу рискованной и автоматически понизила модель сначала до Opus 5, а затем до Opus 4.8.


Новая модель написала тест, который сравнивал цели удаления с /tmp и домашним каталогом пользователя. Обе директории были правильно признаны опасными. А затем начался этап очистки тестовых данных, и Claude повторно использовал ту же переменную, в которой находился путь к домашней папке.

Гиймо остановил процесс, но слишком поздно: агент успел удалить 700 ГБ. Большую часть информации разработчик восстановил из Git, конфигурации Nix, журналов сессий и других источников. Однако недельная работа всё же пострадала.

Разработчик предполагает, что автоматический переход на менее сильную модель мог повысить риск ошибки. Более производительная Fable 5, возможно, заметила бы конфликт переменных.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru