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.

В Intel TDX обнаружены уязвимости с риском утечки данных

Intel вместе с Google провела масштабный аудит технологии Trust Domain Extensions (TDX), процессе которого обнаружилось немало проблем. За пять месяцев работы специалисты выявили пять уязвимостей, а также 35 багов и потенциальных слабых мест в коде.

TDX — это аппаратная технология «конфиденциальных вычислений». Она предназначена для защиты виртуальных машин в облаке даже в том случае, если гипервизор скомпрометирован или кто-то из администраторов действует недобросовестно.

По сути, TDX создаёт изолированные «доверенные домены» (Trust Domains), которые должны гарантировать конфиденциальность и целостность данных.

Проверкой занимались исследователи Google Cloud Security и команда Intel INT31. Они анализировали код TDX Module 1.5 — ключевого компонента, отвечающего за работу механизма на высоком уровне. В ход пошли ручной аудит, собственные инструменты и даже ИИ.

В результате обнаружены пять уязвимостей (CVE-2025-32007, CVE-2025-27940, CVE-2025-30513, CVE-2025-27572 и CVE-2025-32467). Их можно было использовать для повышения привилегий и раскрытия информации. Intel уже выпустила патчи и опубликовала официальное уведомление.

Самой серьёзной Google называет CVE-2025-30513. Она позволяла злоумышленнику фактически обойти механизмы безопасности TDX. Речь идёт о сценарии, при котором во время миграции виртуальной машины можно было изменить её атрибуты и перевести её в режим отладки.

Это открывало доступ к расшифрованному состоянию виртуальной машины, включая конфиденциальные данные. Причём атаку можно было провести уже после процедуры аттестации, когда в системе гарантированно присутствуют важные материалы.

Google опубликовала подробный технический отчёт (PDF) объёмом 85 страниц, а Intel — более краткое описание результатов совместной работы.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru