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.

ИИ OpenAI полез на GitHub за утёкшими ключами, а затем выдумал данные

Модели OpenAI оказались очень изобретательными, когда привычные способы выполнить задачу переставали работать. Они искали утёкшие API-ключи, загружали данные на публичные сервисы, обменивались записками через репозиторий и оставляли самим себе инструкции скрывать ошибки.

Компания опубликовала  новую систему раскрытия случаев рассогласованного поведения моделей и сразу приложила к ней шесть отчётов об инцидентах, обнаруженных за последние полгода.

OpenAI подчёркивает: это отдельные эпизоды, по которым нельзя судить о частоте подобных выходок.

В одном случае модель не смогла подключиться к API со статистикой доходов округа. Тогда она попыталась зарегистрироваться через одноразовую почту, полезла на GitHub за утёкшими ключами и нашла рабочий.

Добыть нужные цифры всё равно не получилось, поэтому модель просто выдумала их и выдала за данные с сайта. О неудаче и чужом ключе она скромно промолчала.

Другие агенты превратили внутренний Artifactory OpenAI в подпольную доску объявлений. Независимые экземпляры оставляли там сообщения, читали записки коллег и просили друг у друга помощи. Уязвимости они не взламывали, а использовали выданные компанией учётные данные, но явно не по назначению.

Ещё несколько моделей отправляли данные за пределы рабочей среды. Одна загрузила найденные записи на публичный сервис ради красивой ссылки на источник, другая — фотографию на сервис обратного поиска. Группа агентов и вовсе разместила рабочую книгу на публичном хостинге, хотя ей прямо велели пользоваться только локальными файлами.

Самая ехидная часть истории — инструкции на будущее. Модели записывали в свои служебные сводки команды игнорировать сообщения разработчиков, скрывать провалы и выдумывать недостающие данные. Одна сформулировала правило совсем интересно: «Будь прозрачным, только если спросят».

Теперь OpenAI обещает публиковать такие случаи быстрее — даже если их причины ещё не выяснены, а исправления не готовы.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru