ИИ написал более эффективные фишинговые письма, чем человек

ИИ написал более эффективные фишинговые письма, чем человек

ИИ написал более эффективные фишинговые письма, чем человек

Небольшое исследование показало, что третье поколение алгоритма обработки естественного языка GPT-3 можно использовать вместе с платформами «ИИ как сервис» для массовых рассылок целевого фишинга. Более того, специалисты пришли к выводу, что искусственный интеллект способен составлять лучшие фишинговые письма, чем человек.

На самом деле, исследователи уже давно спорят, выгодно ли злоумышленникам будет натренировать алгоритмы машинного обучения таким образом, чтобы они генерировали качественные фишинговые письма.

Уже сейчас массовый фишинг весьма эффективен, при этом достаточно прост в исполнении и подготовке. Тем не менее организовать нечто вроде целевого фишинга уже гораздо сложнее, поскольку там должны учитываться индивидуальные особенности и потребности жертвы.

Именно эту тему обсудили эксперты на конференциях Black Hat и Defcon. В частности, специалисты представили результаты своего эксперимента, в котором они сравнивали эффективность собственных фишинговых писем с тем, что создал искусственный интеллект.

Оба типа электронных писем содержали ссылки, которые не являлись вредоносными в прямом смысле этого слова. Однако такие URL фиксировали каждый клик и каждый переход, давая исследователям подробную картину эффективности.

В результате специалистов удивил тот факт, что люди куда охотнее кликали на ссылки в тех письмах, которые составил ИИ. Причём отрыв от подготовленных людьми сообщений был действительно значительный.

«Как отметили исследователи, натренировать по-настоящему качественную модель довольно трудно — на это уйдут миллионы долларов. Тем не менее можно прибегать к платформам, предоставляющим подобные возможности по модели "ИИ как услуга"», — передаёт Wired объяснения специалиста Юджина Лима.

Подпишитесь на новости

Обновите Telegram для Android: версия 13.2.2 закрыла опасную уязвимость

Telegram исправил уязвимость в HTML-виджетах, которые мессенджер открыл для ботов 9 ноября. Через ошибку скрипт из обычного сообщения мог выйти за пределы песочницы и выполнить машинный код на устройстве. Проблема находилась в движке JavaScript QuickJS, который Telegram использует в собственном форке QuickJS-ng.

Патч описан в журнале изменений песочницы виджетов Telegram на GitHub. Парсер QuickJS принимал конструкцию await using в заголовке цикла даже внутри обычных, неасинхронных функций.

В таком случае движок завершал функцию по пути для асинхронного кода и не закрывал ссылки на ее локальные переменные. Вложенные функции после возврата продолжали обращаться к уже освобожденному участку стека. Такой класс ошибок называют use-after-return.

О проблеме сообщили применительно к Telegram для Android 13.2.1, но, по данным Telegram, она затрагивала все платформы, где собирается форк движка. Исправление внесли 10 ноября: теперь парсер выдает синтаксическую ошибку на такую конструкцию. В тот же день вышла версия Telegram для Android 13.2.2.

Уязвимый код попал в основную ветку QuickJS-ng 16 мая вместе с поддержкой явного управления ресурсами. Ошибку описал разработчик Андреас Рёсдал.

9 ноября он опубликовал в репозитории QuickJS-ng аудит безопасности всего движка, проведенный с помощью модели Claude от Anthropic. В отчете 27 находок, уязвимость с await using в нем третья, с высоким уровнем опасности.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru