Злоумышленники провели атаку credential stuffing на SSO-сервис RIPE NCC

Злоумышленники провели атаку credential stuffing на SSO-сервис RIPE NCC

Злоумышленники провели атаку credential stuffing на SSO-сервис RIPE NCC

В конце прошлой недели неизвестные хакеры попытались произвести массовый взлом аккаунтов членов ассоциации RIPE NCC, использующих сервис единого входа (single sign-on, SSO). Компрометации каких-либо SSO-аккаунтов пока не обнаружено, пользователям рекомендуется усилить защиту, включив двухфакторную аутентификацию (2FA).

Некоммерческая организация RIPE NCC отвечает за распределение интернет-ресурсов между провайдерами и крупными компаниями стран EMEA, а также оказание сопутствующих регистрационных услуг. В альянс входят свыше 25 тыс. организаций, выполняющих функции локальных интернет-регистраторов.

Сервис SSO (RIPE NCC Access) предоставляет доступ ко всем ресурсам НКО, в том числе к базе данных, исследовательской платформе RIPE Atlas, средствам обеспечения безопасности маршрутизации (системе RPKI), инструментам сбора и анализа данных, а также к платформе для проведения видеоконференций.

Судя по всему, авторы атаки на RIPE NCC Access применили технику credential stuffing — автоматизированный процесс подстановки краденых учетных данных. В результате сервис на какое-то время выпал из доступа. Злоумышленникам был дан достойный отпор, и оператор сервиса занялся укреплением его защиты.

Если дальнейшее расследование выявит случаи компрометации SSO-аккаунтов, их владельцы получат экстренное уведомление. При обнаружении подозрительной активности пользователей просят сообщить об этом в ИБ-службу RIPE NCC, направив письмо на адрес security@ripe.net.

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

Apple учит гуманоидов с Vision Pro: человек показывает — робот делает

Исследователи из Apple совместно с MIT, Carnegie Mellon, Университетом Вашингтона и UC San Diego придумали интересный способ обучать гуманоидных роботов: надеваем Vision Pro, записываем действия человека — и робот учится повторять.

Да, это примерно как «смотри, как я делаю, и делай так же».

Команда собрала более 25 000 человеческих и 1 500 роботизированных демонстраций — получился датасет PH2D. На его основе они обучили единую модель, способную управлять настоящим гуманоидом в реальном мире.

Смысл в том, чтобы использовать видео от первого лица: человек взаимодействует с предметами — открывает ящики, переставляет вещи, нажимает кнопки. А робот потом учится делать то же самое, не нуждаясь в дорогом ручном управлении.

Для съёмки использовали приложение для Apple Vision Pro, которое задействует камеру в нижней части устройства и ARKit для отслеживания 3D-движений головы и рук.

Чтобы сделать всё подешевле, учёные придумали простое 3D-печатное крепление для камеры ZED Mini Stereo, чтобы использовать её с гарнитурами вроде Meta (корпорация Meta признана экстремисткой и запрещена в России) Quest 3. Получилось почти то же самое — но дешевле и доступнее.

 

Замедлить, чтобы успеть

Поскольку человек двигается намного быстрее, чем робот, все человеческие демонстрации замедлили в 4 раза. Так роботу проще учиться без дополнительных переделок.

Human Action Transformer (HAT)

Главная звезда исследования — модель HAT (Human Action Transformer). Её особенность в том, что она обучается на данных от людей и роботов одновременно и не делит их по источникам. В результате получается универсальная политика, которая работает на любых «телах» — человеческих или механических.

И это даёт результат: в тестах роботы, обученные по такой схеме, справлялись даже с незнакомыми задачами — лучше, чем при обычном подходе.

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