На The Standoff расскажут об уязвимостях машинного обучения

На The Standoff расскажут об уязвимостях машинного обучения

На The Standoff расскажут об уязвимостях машинного обучения

Все меньше времени остается до The Standoff — уникального глобального события в мире информационной безопасности. Мы вносим последние штрихи в инфраструктуру киберполигона, заканчиваем формирование red и blue teams и готовим программу конференции, которая станет важной частью мероприятия. Сегодня мы представляем первых докладчиков, чьи выступления уже включены в дискуссионную часть The Standoff. Итак, вот о чем они расскажут аудитории.

Уязвимости инфраструктуры машинного обучения

Бум искусственного интеллекта (ИИ) привел к появлению на рынке впечатляющих аппаратных и программных решений. В то же время массовое применение ИИ создает проблемы в разных областях, особенно в ИБ.

Сергей Гордейчик, признанный эксперт по информационной безопасности, расскажет о результатах практического исследования уязвимостей различных компонентов инфраструктуры ИИ, включая серверы NVIDIA DGX GPU, фреймворки машинного обучения PyTorch, Keras и TensorFlow, конвейеры потоковой обработки данных и специальные приложения, в частности медицинскую визуализацию и скрытые камеры с функцией распознавания лиц. Также будет представлен обновленный инструмент Grinder Framework для проведения масштабных исследований интернет-угроз.

Red teaming: уникальные способы перемещения внутри периметра

Лоуренс Эмер, исследователь уязвимостей компании DarkLab (PwC), за свою карьеру находил уязвимости среднего и высокого уровня опасности в продуктах Adobe, Carbon Black, CrowdStrike, eBay, Facebook, Microsoft, Sony, Yahoo. В ходе The Standoff Лоуренс расскажет о способах перемещения внутри периметра, о том, как злоумышленник достигает цели до того, как его обнаружат радары. Слушатели также узнают о фреймворках и инструментах «красных команд».

Как взломать приложение медицинской визуализации с помощью уязвимостей DICOM

Разработчик из компании BI.ZONE Мария Недяк познакомит слушателей с DICOM — это одна из ключевых технологий медицинской визуализации наряду с машинным обучением.

Мария проанализировала безопасность популярных серверов, протоколов и библиотек DICOM, используемых в системах медицинской визуализации. В ходе выступления она расскажет о наиболее интересных уязвимостях в экосистеме DICOM, продемонстрирует, как просто на самом деле можно обнаружить критически опасные уязвимости, и объяснит, как их быстро устранить.

SailfishOS: цифровые артефакты

Красимир Цветанов, эксперт по информационной безопасности, научный ассистент Университета Пёрдью, расскажет о SailfishOS — операционной системе для устройств на базе ядра Linux, которая используется в основном в мобильных телефонах. SailfishOS стремительно набирает популярность в России, Индии и Китае, где ее используют государственные органы и крупнейшие компании, например Huawei. Несмотря на это, защищенность операционной системы пока недостаточно исследована, и, судя по всему, с проблемами безопасности специалистам придется столкнуться в полевых условиях.

Докладчик продемонстрирует цифровые артефакты, которые могут быть использованы при расследовании инцидентов и которые находятся в файловой системе телефона под управлением SailfishOS версии 3.2. К важным артефактам в том числе относятся журналы вызовов, текстовые сообщения, службы определения местоположения, адресные книги.

Безопасность режима чтения в браузере Safari

Многим наверняка знакомо чувство раздражения, которое возникает при попытках прочитать увлекательную статью в интернете, сопровождающихся отключением рекламных баннеров и закрытием пикантных картинок. Чтобы покончить с этой досадной проблемой, производители добавили в браузер режим чтения.

Никхил Миттал, консультант по информационной безопасности из Payatu Software Labs в докладе «Как я испытывал на прочность режим чтения в браузере Safari» расскажет об основных недостатках этого режима, нарушающих политику безопасности.

Для участия в The StandOff достаточно подключиться к платформе, а также подать доклад в программу или зарегистрировать blue или red team.

64% ИИ-приложений для iPhone оказались с дырой в защите

Исследователи из Wake Forest University обнаружили масштабную проблему в экосистеме iOS-приложений с искусственным интеллектом. Анализ показал, что сотни программ фактически оставляют открытыми ключи доступа к нейросетям и серверным компонентам, что позволяет злоумышленникам использовать их инфраструктуру в своих целях.

Для исследования специалисты разработали инструмент LLMKeyLens, который анализирует сетевой трафик приложений и выявляет утечки учетных данных, используемых для работы с OpenAI, Gemini, DeepSeek, Mistral и другими ИИ-сервисами.

Из более чем 38 тысяч приложений App Store исследователи отобрали 444 программы с подтверждёнными функциями на базе больших языковых моделей. Результаты оказались неприятными: у 282 приложений, или 64% выборки, были обнаружены утечки ключей доступа или других механизмов подключения к ИИ-сервисам.

 

Причем в 146 случаях проблема позволяла напрямую использовать чужие ресурсы. Некоторые приложения передавали API-ключи OpenAI и других провайдеров в открытом виде прямо в сетевых запросах. Другие скрывали ключи на сервере, но оставляли открытыми прокси-серверы, через которые любой желающий мог отправлять запросы к нейросетям.

Особенно часто проблемы встречались в приложениях для продуктивности, обучения, развлечений, здоровья и образа жизни. Лидером по доле уязвимых программ стала категория Health & Fitness.

Исследователи также обнаружили крайне небрежное отношение к защите токенов доступа. В некоторых случаях JWT-токены действовали годами, а отдельные системы выдавали их со сроком действия до 100 лет. Более того, некоторые серверы принимали даже просроченные токены.

После обнаружения проблем разработчиков всех 282 приложений уведомили об уязвимостях. Через 90 дней специалисты провели повторную проверку. Патчи выпустили только 78 приложений — это около 28% от числа уязвимых программ. Еще 66 приложений остались доступными для эксплуатации даже после уведомления.

Авторы исследования считают, что причина проблемы проста: многие разработчики стремятся максимально быстро интегрировать ИИ-функции и уделяют недостаточно внимания защите инфраструктуры.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru