Умный свидетель: пароли и кредитки у голосовой колонки лучше не упоминать

Умный свидетель: пароли и кредитки у голосовой колонки лучше не упоминать

Умный свидетель: пароли и кредитки у голосовой колонки лучше не упоминать

Обсуждать личные и конфиденциальные данные рядом с умными колонками не стоит, советуют эксперты по кибербезопасности. Рекомендации стали раздавать после истории с исходным кодом “Алисы” от Яндекса. Разработчик уверяет, что голосовой помощник “начеку” только в бета-версии.

Пользователям не стоит произносить вслух номера кредитных карт и пароли, находясь рядом с умными колонками, заявили опрошенные РИА Новости эксперты. Подобные устройства могут стать целью злоумышленников.

Отказываться от помощников или нет — личный выбор каждого, рассуждает эксперт Kaspersky по кибербезопасности ICS CERT Владимир Дащенко.

Однако ежедневное использование подобных устройств можно сделать безопаснее, соблюдая ряд несложных рекомендаций, говорит специалист.

Не следует озвучивать конфиденциальную информацию поблизости от умных колонок: это касается номеров кредитных карт, паролей, номеров документов и других данных.

Также лучше отключать колонку от Сети, если дома никого нет, советует Дащенко.

Имеет значение и расположение колонки. Лучше не ставить устройство на подоконник: она может привлечь внимание злоумышленников и стать приманкой для возможной кибератаки или вторжения в дом, поясняет эксперт.

"Любые IoT-устройства, если они подключены к интернету, могут потенциально стать целью для злоумышленников”, — соглашается старший специалист группы исследований безопасности мобильных приложений Positive Technologies Артем Кулаков. По его словам, лучше не рисковать и не оставлять устройства в помещении, где обсуждают важные вопросы.

Покупать умные устройства нужно только у официальных производителей. Это снизит риск того, что данные станут общедоступными. Напомним недавний случай с канадским консультантом по безопасности, купившим на Amazon приставку Android TV со встроенной в прошивку вредоносной программой.

Еще несколько правил “умной” гигиены от экспертов: патчить устройства и приложения к ним, разобраться с настройками колонки и ограничить ее в правах.

Интерес к вопросу передачи данных “умными” ассистентами вырос после утечки исходного кода сервисов Яндекса. В слитом бывшим сотрудником репозитории упоминалось, что голосовая колонка Алиса в бета-версии может включаться сама, не уведомив об этом окружающих.

Добавим, данные могут собирать не только “умные” колонки. Передачу геолокации смартфона, слов-триггеров владельца и другой телеметрии разработчики уже не скрывают и не оправдываются за это.

Популярную ИИ-библиотеку LiteLLM заразили бэкдором через PyPI

В экосистеме ИИ-разработки всплыла неприятная история: исследователи из Endor Labs обнаружили, что популярная Python-библиотека LiteLLM, у которой больше 95 млн загрузок в месяц, была скомпрометирована в репозитории PyPI. Через заражённые версии злоумышленники распространяли многоступенчатый бэкдор.

Речь идёт о версиях 1.82.7 и 1.82.8. Причём в официальном GitHub-репозитории проекта такого вредоносного кода не было.

Проблема возникла именно в пакетах, опубликованных в PyPI: туда попал файл с закладкой, который декодировал и запускал скрытую нагрузку сразу после импорта библиотеки.

Во второй заражённой версии, 1.82.8, схема стала ещё жёстче. Пакет устанавливал .pth-файл в директорию site-packages, из-за чего вредоносный код мог запускаться вообще при любом старте Python, даже если сам LiteLLM никто не импортировал.

После запуска зловред начинал искать самое ценное: SSH-ключи, токены AWS, GCP и Azure, секреты Kubernetes, криптокошельки и другие конфиденциальные данные. Если заражение происходило в контейнерной или кластерной среде, вредонос пытался двигаться дальше по инфраструктуре, в том числе через развёртывание привилегированных подов на узлах Kubernetes.

Для закрепления на хосте атакующие, как сообщается, ставили systemd-бэкдор sysmon.service, который регулярно связывался с командным сервером и мог получать новые команды или дополнительные вредоносные модули.

Специалисты считают, что за атакой стоит группировка TeamPCP, которая в последнее время явно разошлась: до этого её уже замечали в инцидентах, затронувших GitHub Actions, Docker Hub, npm и OpenVSX.

Украденные данные, по информации исследователей, шифровались и отправлялись на сервер атакующих. Для маскировки использовались домены, внешне похожие на легитимные, например models.litellm[.]cloud и checkmarx[.]zone.

Сейчас разработчикам и DevOps-командам советуют как можно быстрее проверить окружение. Последней известной чистой версией LiteLLM считается 1.82.6. Если в системе использовались 1.82.7 или 1.82.8, нужно проверить наличие файла litellm_init.pth, артефактов вроде ~/.config/sysmon/sysmon.py и сервиса sysmon.service.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru