Microsoft: Атаковавшие SolarWinds хотели добраться до данных в облаке

Microsoft: Атаковавшие SolarWinds хотели добраться до данных в облаке

Microsoft: Атаковавшие SolarWinds хотели добраться до данных в облаке

Представители Microsoft назвали конечную цель киберпреступников, атаковавших корпорацию SolarWinds, — добраться до данных, хранящихся в облаке жертв. Именно ради этого злоумышленники развернули бэкдор Sunburst/Solorigate в локальной сети.

Команда Microsoft 365 Defender, изучившая кибероперацию, пришла к выводу, что для проникновения в сеть жертвы атакующие использовали бэкдор Sunburst. Уже следующим шагом преступники пытались получить доступ к данным в облаке.

«После такой крупной подготовительной фазы, которая помогла злоумышленникам создать внушительную точку опоры, им оставалось лишь выбрать жертву, с которой они хотели "работать" дальше», — пишет Microsoft.

«Исходя из результатов нашего расследования, следующие ступени атаки были направлены на получение доступа к облачным хранилищам атакованных организаций».

В предыдущей статье Microsoft также указывала на попытку киберпреступников сгенерировать SAML-токены, которые позволили бы пройти аутентификацию, необходимую для доступа к данным в облаке.

 

Исследователи из Microsoft 365 Defender расписали алгоритм, который взяли за основу злоумышленники:

  1. Использовать вредоносные DLL SolarWinds для активации бэкдора, который позволял атакующим удалённо контролировать устройство и управлять им.
  2. Использовать открытый бэкдором доступ для кражи учётных данных, повышения привилегий и латерального продвижения по сети.
  3. Использовать созданные собственноручно токены SAML для доступа к облачным ресурсам и извлечь электронные письма жертвы.

ИИ сказал — ты согласился: учёные описали феномен когнитивной капитуляции

Исследователи из Университета Пенсильвании предложили новое объяснение тому, как люди взаимодействуют с ИИ. По их мнению, всё чаще пользователи не просто пользуются нейросетями, а буквально «сдаются» им. Этот феномен специалисты назвали «когнитивной капитуляцией» (cognitive surrender).

Если раньше люди использовали технологии вроде калькуляторов или GPS для отдельных задач — «разгружали» мозг, но сохраняли контроль, — то с ИИ ситуация меняется.

Всё чаще пользователи просто принимают ответы модели за истину, не проверяя и не анализируя их. Причём, как отмечают исследователи, это особенно заметно, если ответ звучит уверенно, гладко и без лишних сложностей. В таком случае у человека просто не включается внутренний «режим сомнения».

Чтобы проверить это, учёные провели серию экспериментов с участием более 1300 человек. Им предложили задачи на когнитивное мышление с подвохом, который требует не интуиции, а вдумчивого анализа.

Часть участников могла пользоваться ИИ-помощником, но с нюансом: модель специально давала неправильные ответы примерно в половине случаев. Результат оказался показательным.

 

Когда ИИ отвечал правильно, пользователи соглашались с ним в 93% случаев. Но даже когда он ошибался, люди всё равно принимали его ответ в 80% случаев. То есть большинство просто не перепроверяло результат, даже если он был неверным.

В среднем участники соглашались с ошибочным ИИ в 73% случаев и оспаривали его лишь в 19,7% случаев.

Более того, у тех, кто пользовался ИИ, уровень уверенности в своих ответах оказался выше — даже несмотря на то, что половина этих ответов была неправильной.

 

Интересно, что поведение менялось в зависимости от условий. Например, если участникам давали небольшие денежные стимулы за правильные ответы и мгновенную обратную связь, они чаще перепроверяли ИИ и исправляли ошибки. А вот дефицит времени, наоборот, усиливал зависимость от модели: под давлением дедлайна люди ещё охотнее доверяли ИИ.

Не все оказались одинаково уязвимы. Люди с более высоким уровнем так называемого флюидного интеллекта (fluid IQ) реже полагались на ИИ и чаще замечали его ошибки. А вот те, кто изначально воспринимал ИИ как авторитетный источник, чаще попадались на неверные ответы.

При этом сами исследователи подчёркивают: «когнитивная капитуляция» — не обязательно зло сама по себе. Если ИИ действительно работает лучше человека, логично ему доверять, особенно в задачах вроде анализа данных или оценки рисков.

Но есть важный нюанс: качество мышления в таком случае напрямую зависит от качества самой модели.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru