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.

Исследователи взломали защиту Apple Intelligence через инъекцию промпта

Исследователи рассказали о недавно пропатченной уязвимости в Apple Intelligence, которая позволяла обходить встроенные ограничения и заставлять локальную языковую модель выполнять действия по сценарию атакующего.

Подробности атаки описаны сразу в двух публикациях. По словам авторов исследования, им удалось объединить две техники атаки и через инъекцию промпта добиться выполнения вредоносных инструкций на устройстве.

Как объясняют специалисты, запрос пользователя сначала проходит через входной фильтр, который должен отсекать опасный контент. Если всё выглядит безопасно, запрос отправляется в саму модель, а затем уже готовый ответ проверяет выходной фильтр. Если система замечает что-то подозрительное, вызов API просто завершается с ошибкой.

Чтобы обойти эту схему, исследователи собрали эксплойт из двух частей. Сначала они использовали строку с вредоносным содержимым в перевёрнутом виде и добавляли Unicode-символ RIGHT-TO-LEFT OVERRIDE. За счёт этого на экране текст отображался нормально, а вот в «сыром» виде для фильтров оставался перевёрнутым. Это помогало пройти проверку на входе и выходе.

 

Второй частью цепочки стала техника Neural Exec. По сути, это способ подменить или переопределить исходные инструкции модели так, чтобы она начала следовать уже командам атакующего, а не базовым системным ограничениям.

В итоге первая техника позволяла обмануть фильтры, а вторая — заставляла модель вести себя не так, как задумано. Для проверки исследователи прогнали 100 случайных сценариев, комбинируя системные промпты, вредоносные строки и внешне безобидные тексты, например фрагменты из статей Wikipedia. В этих тестах успешность атаки составила 76%.

О проблеме Apple уведомили ещё в октябре 2025 года. С тех пор компания усилила защитные механизмы, а патчи вошли в состав iOS 26.4 и macOS 26.4.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru