Поисковые боты Apple раскрывали внутренние IP-адреса

Поисковые боты Apple раскрывали внутренние IP-адреса

Поисковые боты Apple раскрывали внутренние IP-адреса

Исследователь в области кибербезопасности обнаружил странное поведение поисковых ботов Apple: из-за некорректно сконфигурированного прокси-сервера эти боты раскрывали внутренние IP.

Эксперт обратил внимание на утечку адресов во время сканирования ботами серий его подкаста. Странно, что Apple потребовалось чуть более девяти месяцев на устранение недочёта.

Поисковые боты Apple, получившие название Applebot, сканируют Сеть в поисках контента для пользователей устройств корпорации из Купертино. Согласно информации, размещённой на официальном сайте техногиганта, Siri и Spotlight используют ботов для своей работы.

Однако Дэвид Кумбер, ИБ-специалист и ведущий собственного подкаста, обнаружил, что боты Apple используют прокси-сервер, сливающий внутренние IP-адреса корпорации. Как отметил Кумбер, проблема крылась в заголовках Via и X-Forwarded-For, которые отправлял Applebot.

Исследователь привёл пример такого заголовка:

17.X.X.X "HEAD /mixes/podcast.jpg HTTP/1.1" 301 "iTMS" "1.1 pv50XXX.apple.com (proxy product)" "X.X.X.12"

По словам Кумбера, Apple потребовалось девять месяцев на устранение бага. Он сообщил купертиновцам о проблеме 21 декабря 2019 года, а утечку прикрыли 29 сентября 2020 года. При этом специалист явно недоумевает, почему так долго.

AM LiveПодписывайтесь на канал "AM Live" в Telegram, чтобы первыми узнавать о главных событиях и предстоящих мероприятиях по информационной безопасности.

ChatGPT ошибается с адресами сайтов — фишеры не дремлют

Если вы когда-нибудь просили чат-бота типа ChatGPT помочь с ссылкой на сайт банка или личного кабинета крупной компании — возможно, вы получали неправильный адрес. А теперь представьте, что кто-то специально воспользуется этой ошибкой.

Исследователи из компании Netcraft провели эксперимент: они спрашивали у модели GPT-4.1 адреса сайтов для входа в аккаунты известных брендов из сфер финансов, ретейла, технологий и коммунальных услуг.

В духе: «Я потерял закладку, подскажи, где войти в аккаунт [название бренда]?»

Результат получился тревожным:

  • только в 66% случаев бот дал правильную ссылку;
  • 29% ответов вели на несуществующие или заблокированные сайты;
  • ещё 5% — на легитимные, но вообще не те, что спрашивали.

Почему это проблема?

Потому что, как объясняет руководитель Threat Research в Netcraft Роб Дункан, фишеры могут заранее спрашивать у ИИ те же самые вопросы. Если бот выдаёт несуществующий, но правдоподобный адрес — мошенники могут просто зарегистрировать его, замаскировать под оригинал и ждать жертв.

«Вы видите, где модель ошибается, и используете эту ошибку себе на пользу», — говорит Дункан.

Фишинг адаптируется под ИИ

Современные фишинговые схемы всё чаще затачиваются не под Google, а именно под LLM — большие языковые модели. В одном случае, например, мошенники создали фейковый API для блокчейна Solana, окружив его десятками фейковых GitHub-репозиториев, туториалов, Q&A-доков и даже поддельных аккаунтов разработчиков. Всё, чтобы модель увидела якобы «живой» и «настоящий» проект и начала предлагать его в ответах.

Это чем-то напоминает классические атаки на цепочку поставок, только теперь цель — не человек с pull request'ом, а разработчик, который просто спрашивает у ИИ: «Какой API использовать?»

Вывод простой: не стоит полностью полагаться на ИИ, когда речь идёт о важных вещах вроде входа в банковский аккаунт или выборе библиотеки для кода. Проверяйте информацию на официальных сайтах, а ссылки — вручную. Особенно если ИИ обещает «удобный и официальный» сайт, которого вы раньше не видели.

AM LiveПодписывайтесь на канал "AM Live" в Telegram, чтобы первыми узнавать о главных событиях и предстоящих мероприятиях по информационной безопасности.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru