Apple закрыла две 0-day в macOS и iOS, одна уже используется в атаках

Apple закрыла две 0-day в macOS и iOS, одна уже используется в атаках

Apple закрыла две 0-day в macOS и iOS, одна уже используется в атаках

Apple выпустила обновления, устраняющие две уязвимости нулевого дня (0-day). Технические детали одной из них уже лежат в Сети, а со второй всё ещё хуже — злоумышленники используют её в реальных атаках на пользователей iPhone и macOS.

Первая брешь получила идентификатор CVE-2022-22587 и представляет собой возможность повреждения памяти в IOMobileFrameBuffer. Эта проблема затрагивает iOS, iPadOS и macOS Monterey.

В случае успешной эксплуатации этого бага атакующий может выполнить произвольный код на уровне ядра. Сама Apple пишет, что ей известно о возможном применении этой уязвимости в реальных кибератаках.

Полный список всех затронутых устройств выглядит так:

  • iPhone 6s и более современные модели, iPad Pro (все модели), iPad Air 2 и более поздние, iPad пятого поколения и более современные, iPad mini 4 и более поздние и iPod touch (седьмого поколения).
  • MAC-устройства, работающие на macOS Monterey.

Вторая 0-day коснулась движка Safari WebKit и, следовательно, мобильных операционных систем iOS и iPadOS. Ранее мы писали об этой бреши: она допускает межсайтовое отслеживание пользователей iPhone. Администраторы вредоносных сайтов могут наблюдать за действиями пользователя и даже раскрывать его личность.

К слову, это первые уязвимости нулевого дня, которые Apple устранила в 2022 году. Ранее стало известно, что корпорация больше не будет патчить устройства на iOS 14, поэтому всем рекомендуют обновиться до iOS 15.

AM LiveПодписывайтесь на канал "AM Live" в Telegram, чтобы первыми узнавать о главных событиях и предстоящих мероприятиях по информационной безопасности.

ChatGPT ошибается с адресами сайтов — фишеры не дремлют

Если вы когда-нибудь просили чат-бота типа ChatGPT помочь с ссылкой на сайт банка или личного кабинета крупной компании — возможно, вы получали неправильный адрес. А теперь представьте, что кто-то специально воспользуется этой ошибкой.

Исследователи из компании Netcraft провели эксперимент: они спрашивали у модели GPT-4.1 адреса сайтов для входа в аккаунты известных брендов из сфер финансов, ретейла, технологий и коммунальных услуг.

В духе: «Я потерял закладку, подскажи, где войти в аккаунт [название бренда]?»

Результат получился тревожным:

  • только в 66% случаев бот дал правильную ссылку;
  • 29% ответов вели на несуществующие или заблокированные сайты;
  • ещё 5% — на легитимные, но вообще не те, что спрашивали.

Почему это проблема?

Потому что, как объясняет руководитель Threat Research в Netcraft Роб Дункан, фишеры могут заранее спрашивать у ИИ те же самые вопросы. Если бот выдаёт несуществующий, но правдоподобный адрес — мошенники могут просто зарегистрировать его, замаскировать под оригинал и ждать жертв.

«Вы видите, где модель ошибается, и используете эту ошибку себе на пользу», — говорит Дункан.

Фишинг адаптируется под ИИ

Современные фишинговые схемы всё чаще затачиваются не под Google, а именно под LLM — большие языковые модели. В одном случае, например, мошенники создали фейковый API для блокчейна Solana, окружив его десятками фейковых GitHub-репозиториев, туториалов, Q&A-доков и даже поддельных аккаунтов разработчиков. Всё, чтобы модель увидела якобы «живой» и «настоящий» проект и начала предлагать его в ответах.

Это чем-то напоминает классические атаки на цепочку поставок, только теперь цель — не человек с pull request'ом, а разработчик, который просто спрашивает у ИИ: «Какой API использовать?»

Вывод простой: не стоит полностью полагаться на ИИ, когда речь идёт о важных вещах вроде входа в банковский аккаунт или выборе библиотеки для кода. Проверяйте информацию на официальных сайтах, а ссылки — вручную. Особенно если ИИ обещает «удобный и официальный» сайт, которого вы раньше не видели.

AM LiveПодписывайтесь на канал "AM Live" в Telegram, чтобы первыми узнавать о главных событиях и предстоящих мероприятиях по информационной безопасности.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru