На хакерском форуме продаётся инструмент для сокрытия вредоноса в GPU

На хакерском форуме продаётся инструмент для сокрытия вредоноса в GPU

На хакерском форуме продаётся инструмент для сокрытия вредоноса в GPU

Киберпреступники стали больше интересоваться вредоносными программами, которые выполняют код из графического процессора (GPU) скомпрометированного компьютера. Более того, злоумышленники даже продают на форуме инструмент для сокрытия вредоносов в GPU от AMD и NVIDIA.

Выставленный на продажу код proof-of-concept (PoC), по мнению, экспертов, станет отправной точкой для новых сложных кибератак. С таким подходом преступники смогут обходить детектирование антивирусными продуктами, а также скрывать зловред от сканеров и даже избегать использования RAM.

Согласно описанию, которое продавец приложил к PoC, этот метод использует память GPU для хранения вредоносного кода и запуска его из этой области. Но есть и нюанс: техника работает только с системами Windows, поддерживающими OpenCL версии 2.0 или выше.

В посте киберпреступника также упоминается тестирование злонамеренного кода на видеокартах Intel (UHD 620/630), Radeon (RX 5700) и GeForce (GTX 740M(?), GTX 1650).

 

Судя по всему, злоумышленнику уже удалось продать PoC-код, а значит, в скором времени нас могут ждать новые атаки с использованием описанного метода.

64% ИИ-приложений для iPhone оказались с дырой в защите

Исследователи из Wake Forest University обнаружили масштабную проблему в экосистеме iOS-приложений с искусственным интеллектом. Анализ показал, что сотни программ фактически оставляют открытыми ключи доступа к нейросетям и серверным компонентам, что позволяет злоумышленникам использовать их инфраструктуру в своих целях.

Для исследования специалисты разработали инструмент LLMKeyLens, который анализирует сетевой трафик приложений и выявляет утечки учетных данных, используемых для работы с OpenAI, Gemini, DeepSeek, Mistral и другими ИИ-сервисами.

Из более чем 38 тысяч приложений App Store исследователи отобрали 444 программы с подтверждёнными функциями на базе больших языковых моделей. Результаты оказались неприятными: у 282 приложений, или 64% выборки, были обнаружены утечки ключей доступа или других механизмов подключения к ИИ-сервисам.

 

Причем в 146 случаях проблема позволяла напрямую использовать чужие ресурсы. Некоторые приложения передавали API-ключи OpenAI и других провайдеров в открытом виде прямо в сетевых запросах. Другие скрывали ключи на сервере, но оставляли открытыми прокси-серверы, через которые любой желающий мог отправлять запросы к нейросетям.

Особенно часто проблемы встречались в приложениях для продуктивности, обучения, развлечений, здоровья и образа жизни. Лидером по доле уязвимых программ стала категория Health & Fitness.

Исследователи также обнаружили крайне небрежное отношение к защите токенов доступа. В некоторых случаях JWT-токены действовали годами, а отдельные системы выдавали их со сроком действия до 100 лет. Более того, некоторые серверы принимали даже просроченные токены.

После обнаружения проблем разработчиков всех 282 приложений уведомили об уязвимостях. Через 90 дней специалисты провели повторную проверку. Патчи выпустили только 78 приложений — это около 28% от числа уязвимых программ. Еще 66 приложений остались доступными для эксплуатации даже после уведомления.

Авторы исследования считают, что причина проблемы проста: многие разработчики стремятся максимально быстро интегрировать ИИ-функции и уделяют недостаточно внимания защите инфраструктуры.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru