Хакеры чаще всего используют 0-day в продуктах Microsoft, Google и Apple

Хакеры чаще всего используют 0-day в продуктах Microsoft, Google и Apple

Хакеры чаще всего используют 0-day в продуктах Microsoft, Google и Apple

Как известно, опытные киберпреступники любят использовать уязвимости нулевого дня (0-day) в ходе своих кампаний. Отсюда вытекает интересная статистика: за 2022 год исследователи выявили 55 активно эксплуатируемые уязвимости, большая часть которых затрагивала продукты Microsoft, Google и Apple.

Подавляющее большинство (53 из 55) брешей позволяли атакующим получить более высокие права в системе или удалённо выполнить код на затронутых устройствах.

Согласно статистике Mandiant, основную часть 0-day в прошлом году эксплуатировали именно китайские киберпреступники, причём правительственные, как подчёркивают специалисты. Атаковались операционные системы, веб-браузеры и продукты для управления сетью.

 

Для сравнения: в 2021 году злоумышленники использовали 80 уязвимостей нулевого дня, поэтому можно говорить о небольшом спаде в подобных атаках.

Из 55 обнаруженных 0-day 13 фигурировали в атаках кибершпионских группировок. По словам Mandiant, российские хакеры задействовали всего две подобные бреши в реальных атаках, как и хакеры из КНДР.

 

Что касается багов в сетевых продуктах, специалисты Mandiant отметили десять наиболее опасных:

 

На долю Windows пришлось 15 дыр нулевого дня, на Chrome — 9, iOS — 5 и macOS — 4.

Подпишитесь на новости

Наталья Касперская поставила под сомнение доверие к генеративному ИИ

Генеративный ИИ умеет писать тексты и код, но можно ли на него полагаться? Наталья Касперская считает, что с доверием к таким системам пока больше вопросов, чем ответов. В интервью корреспонденту Anti-Malware.ru Олесе Афанасьевой на BIS Summit она назвала критерий доверенности применительно к генеративному ИИ загадкой.

По объяснению Касперской, доверенная система должна работать с заранее заданными параметрами и обеспечивать предсказуемый результат.

Генеративный ИИ, по её оценке, под это определение не подпадает: он не способен каждый раз выдавать один и тот же результат.

«Критерий доверенности в применении к генеративному искусственному интеллекту для меня является загадкой», — заявила она.

Главная проблема, считает Касперская, — масштаб моделей. Огромное количество параметров и данных делает полноценную проверку такой системы практически недостижимой. Можно протестировать отдельные ответы и сценарии, но это ещё не доказывает надёжность всей модели.

«Вы можете сделать какие-то выборочные проверки, частичные. Они будут выборочными и частичными, они ничего не докажут», — подчеркнула Касперская.

Получается неудобный вопрос для бизнеса и государства: как доверять системе, поведение которой нельзя исчерпывающе проверить? По словам председателя правления АРПП «Отечественный софт», задача создания доверенного ИИ поставлена, но готового способа её решения она пока не видит.

Одними разговорами, считает Касперская, проблему не закрыть. Нужна совместная работа специалистов по ИИ и информационной безопасности, методистов и разработчиков стандартов.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru