Microsoft начала переводить код Windows на Rust для защиты памяти

Microsoft начала переводить код Windows на Rust для защиты памяти

Microsoft начала переводить код Windows на Rust для защиты памяти

Microsoft переписывает системные библиотеки Windows на Rust, чтобы обеспечить лучшую защищённость памяти софта. Об этом заявил один из представителей руководства, отвечающий за безопасность операционной системы.

Дэвид Уэстон, также известный под ником «dwizzle», на мероприятии BlueHat IL 2023 (прошло в марте в Тель-Авиве) впервые рассказал о готовящемся переводе ключевых компонентов Windows на Rust.

«На деле уже через несколько недель или месяцев вы сможете получить ядро Windows на Rust. Наша основная задача — конвертировать отдельные “внутренности“ операционной системы с C++ на Rust», — объяснил Уэстон.

Более безопасный язык программирования привлёк команду Microsoft несколько лет назад. Тогда разработчики увидели возможность устранить ряд багов памяти с помощью с его помощью. Именно такой класс уязвимостей составил около 70% от всех пропатченных CVE-дыр с 2006 года.

Цель Rust — нивелировать отправку забагованного или дырявого кода и минимизировать возможность эксплуатации уязвимостей в кибератаках. Rust ориентирован на безопасность памяти софта, что автоматически сокращает число опасных брешей.

Rust не раз хвалили такие гиганты, как Google. При этом авторы вредоносов тоже не гнушаются адаптировать свои программы: например, Linux-версию шифровальщика RansomExx под конец прошлого года переписали на Rust.

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