Эксперт показал, как фишеры могут маскировать URL с помощью Google Meet

Эксперт показал, как фишеры могут маскировать URL с помощью Google Meet

Эксперт показал, как фишеры могут маскировать URL с помощью Google Meet

Шон Райт, специалист в области кибербезопасности, выявил уязвимость в популярном сервисе для видеоконференций Google Meet. Проблема кроется в конвертации URL, поскольку создаваемые редиректы — отличный инструмент для фишинга.

Как отмечает Райт в блоге, открытые редиректы перенаправляют пользователя с URL Google на другой веб-ресурс, выбранный тем, кто генерировал ссылку. Если такой URL запостить в чат Google Meet, он конвертируется в специальную ссылку.

«При переходе по такой ссылке она отредиректит пользователя на нужный адрес. Однако проблема подобных URL в том, что они являются отличным инструментом для фишинга», — пишет исследователь.

«Как правило, пользователи смотрят на начало URL, чтобы убедиться в его легитимности. Но тут все ссылки будут вида meet.google.com, так что многие сразу же отбросят всякие сомнения в безопасности таких URL».

В блоге Райт также продемонстрировал процесс перенаправления пользователя на вредоносный сайт, имитирующий старицу входа в учётную запись Google. По словам специалиста, фишерам поможет ещё одна привычка рядового пользователя — смотреть на ссылку до того, как пройти по ней, но не после.

Проще говоря, Райт пытается указать на способ маскировки вредоносных URL и свободного перенаправления пользователей на фишинговые веб-ресурсы. Google же явно считает проблему надуманной, поскольку в корпорации ответили отказом на просьбу Райта устранить проблему безопасности.

Подпишитесь на новости

В России сформулировали главную проблему ИИ — у него нет страха

Искусственному интеллекту не хватает страха перед ошибкой. Такую мысль высказал заместитель главы Минцифры России Александр Шойтов на конференции BIS Summit, посвящённой информационной безопасности бизнеса и ИТ.

«В ИИ нужно встроить систему страха, чтобы он боялся совершить ошибку, как человек», — заявил Шойтов в ходе дискуссии.

Речь, конечно, не о дрожащей нейросети, которая перед каждым ответом вспоминает ипотеку и разговор с начальником. Под страхом можно понимать встроенный механизм сомнения: способность модели оценивать последствия своих действий, признавать нехватку данных и останавливаться, если цена ошибки слишком высока.

Сейчас генеративный ИИ способен уверенно выдавать неверные ответы, придумывать факты и выполнять опасные команды без человеческого ощущения риска.

Для обычного чат-бота это заканчивается галлюцинацией, а для ИИ-агента с доступом к корпоративным системам — удалёнными файлами, утечкой данных или нарушением работы инфраструктуры.

На BIS Summit прозвучала и ещё более амбициозная идея — встроить в ИИ-модели совесть. Её озвучил Николай Лишин, заместитель руководителя ФМБА России. Если страх должен удерживать систему от ошибки, то совесть, по такой логике, должна помогать оценивать допустимость самого действия.

Получается своеобразный технический портрет идеального ИИ: достаточно умный, чтобы решить задачу, достаточно напуганный, чтобы всё перепроверить, и достаточно совестливый, чтобы вовремя отказаться. Осталось только написать для этого техническое задание.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru