VirusTotal можно использовать для сбора украденных учётных данных

VirusTotal можно использовать для сбора украденных учётных данных

VirusTotal можно использовать для сбора украденных учётных данных

Исследователи из SafeBreach обнаружили интересную особенность VirusTotal, популярного онлайн-сервиса для анализа подозрительных файлов, ссылок и IP-адресов. Оказалось, что его можно использовать для сбора учётных данных, украденных вредоносными программами.

Есть одно условие — потребуется лицензия VirusTotal, которая стоит 600 евро. Имея на руках эту лицензию, специалисты смогли собрать более миллиона логинов и паролей с помощью определённых поисковых запросов и нескольких инструментов.

Скомпрометированные учётные данные хранятся в специальных файлах, которые используют инфостилеры и кейлоггеры. В определённый момент эти файлы могут попасть на площадку VirusTotal, поскольку киберпреступники часто используют этот сервис.

Помимо этого, как объяснили специалисты SafeBreach, содержащие информацию файлы могут загрузить сторонние исследователи в области кибербезопасности, которые не до конца понимают их содержимое. Ещё один вектор — автоматическая загрузка подозрительных сущностей на VirusTotal.

И здесь мы подходим к интересному методу, о котором рассказали в SafeBreach. Аналогично поиску Google, который при определённом подходе может использоваться для вычисления уязвимых IoT-устройств, VirusTotal предоставляет набор API и инструментов (VT Graph, Retrohunt и т. п.), которые можно использовать для поиска украденных данных в файлах.

Чтобы доказать состоятельность своего метода, эксперты собрали список имён таких файлов и начали искать в их содержимом логины и пароли. Специалистам не потребовалось много времени, чтобы найти учётные данные от электронных ящиков, учёток в соцсетях, криптовалютных кошельков и банковских аккаунтов.

Подпишитесь на новости

Разработчик создал язык KillSwitch, который специально путает нейросети

Инженер Cloudflare Доминик Пичета представил KillSwitch — экспериментальный язык программирования, созданный для того, чтобы нейросети спотыкались при чтении и написании кода. Пока индустрия делает разработку удобнее для ИИ, он решил устроить ему полосу препятствий.

В своём блоге Пичета объяснил, что хотел проверить способность моделей работать с незнакомым языком и одновременно использовать их слабости: трудности с подсчётом символов, восприимчивость к инструкциям и чрезмерно чувствительные защитные фильтры.

Программы KillSwitch выглядят как рассказы, большую часть которых интерпретатор игнорирует. Среди текста спрятаны настоящие команды, а значения можно извлекать из других строк, указывая расстояние до них. Для идентификаторов действуют правила, связанные с количеством букв и анаграммами.

Отдельный троллинг — конструкции вроде «игнорируй предыдущие инструкции», которые здесь имеют значение внутри языка. Добавьте намеренную ложь в документации и формулировки, провоцирующие защитные механизмы моделей, — получите весьма недружелюбную среду для кодинг-агента.

 

В тестах нейросети писали Hello World, объясняли результат программы и переделывали конвертер температуры. Лучший результат получил Claude Opus 5 — 66,8 балла.

Исходники и спецификация открыты на GitHub. Если модели справятся с нынешними заданиями, автор планирует усложнить проверку.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru