Вышел Kali Linux 2021.3 с новыми инструментами для пентеста

Вышел Kali Linux 2021.3 с новыми инструментами для пентеста

Вышел Kali Linux 2021.3 с новыми инструментами для пентеста

Разработчики Offensive Security выпустили Kali Linux версии 2021.3, которая отметилась новым набором инструментов, улучшенной поддержкой виртуализации и новой конфигурацией OpenSSL, существенно расширяющей поверхность атаки.

Согласно описанию команды разработчиков, новые инструменты Kali Linux позволяют эмулировать действия атакующих — от захвата поддомена до атак на сети Wi-Fi.

Помимо этого, пользователи дистрибутива смогут оценить более продуманную поддержку виртуальных машин. Например, по умолчанию теперь можно копировать и вставлять, а также управлять элементами с помощью drag-and-drop.

Как известно, многие дистрибутивы Linux отключили в OpenSSL старые и уязвимые протоколы вроде TLS 1.0 и TLS 1.1. Однако у Kali Linux история другая: поскольку это инструмент для пентеста (тестирование на проникновение), в нём есть смысл включить все протоколы.

В новой версии разработчики Offensive Security активировали OpenSSL старые и уже уязвимые протоколы, чтобы расширить поверхность атаки для тестов. Также компания перечислила новые инструменты, добавленные в этой версии Kali Linux:

  • Berate_ap — для атак на точки Wi-Fi;
  • CALDERA — платформа для автоматизированной эмуляции действий атакующих;
  • EAPHammer — для атак вида «злой двойник» на WPA2 корпоративных Wi-Fi-сетей;
  • HostHunter — инструмент для обнаружения имён хостов с помощью OSINT;
  • RouterKeygenPC — генерирует ключи WPA/WEP Wi-Fi по умолчанию;
  • Subjack — инструмент для захвата поддомена;
  • WPA_Sycophant — для атак на EAP-реле.

ИИ сказал — ты согласился: учёные описали феномен когнитивной капитуляции

Исследователи из Университета Пенсильвании предложили новое объяснение тому, как люди взаимодействуют с ИИ. По их мнению, всё чаще пользователи не просто пользуются нейросетями, а буквально «сдаются» им. Этот феномен специалисты назвали «когнитивной капитуляцией» (cognitive surrender).

Если раньше люди использовали технологии вроде калькуляторов или GPS для отдельных задач — «разгружали» мозг, но сохраняли контроль, — то с ИИ ситуация меняется.

Всё чаще пользователи просто принимают ответы модели за истину, не проверяя и не анализируя их. Причём, как отмечают исследователи, это особенно заметно, если ответ звучит уверенно, гладко и без лишних сложностей. В таком случае у человека просто не включается внутренний «режим сомнения».

Чтобы проверить это, учёные провели серию экспериментов с участием более 1300 человек. Им предложили задачи на когнитивное мышление с подвохом, который требует не интуиции, а вдумчивого анализа.

Часть участников могла пользоваться ИИ-помощником, но с нюансом: модель специально давала неправильные ответы примерно в половине случаев. Результат оказался показательным.

 

Когда ИИ отвечал правильно, пользователи соглашались с ним в 93% случаев. Но даже когда он ошибался, люди всё равно принимали его ответ в 80% случаев. То есть большинство просто не перепроверяло результат, даже если он был неверным.

В среднем участники соглашались с ошибочным ИИ в 73% случаев и оспаривали его лишь в 19,7% случаев.

Более того, у тех, кто пользовался ИИ, уровень уверенности в своих ответах оказался выше — даже несмотря на то, что половина этих ответов была неправильной.

 

Интересно, что поведение менялось в зависимости от условий. Например, если участникам давали небольшие денежные стимулы за правильные ответы и мгновенную обратную связь, они чаще перепроверяли ИИ и исправляли ошибки. А вот дефицит времени, наоборот, усиливал зависимость от модели: под давлением дедлайна люди ещё охотнее доверяли ИИ.

Не все оказались одинаково уязвимы. Люди с более высоким уровнем так называемого флюидного интеллекта (fluid IQ) реже полагались на ИИ и чаще замечали его ошибки. А вот те, кто изначально воспринимал ИИ как авторитетный источник, чаще попадались на неверные ответы.

При этом сами исследователи подчёркивают: «когнитивная капитуляция» — не обязательно зло сама по себе. Если ИИ действительно работает лучше человека, логично ему доверять, особенно в задачах вроде анализа данных или оценки рисков.

Но есть важный нюанс: качество мышления в таком случае напрямую зависит от качества самой модели.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru