ChatGPT проявил себя как стажер в роли фишинг-аналитика

ChatGPT проявил себя как стажер в роли фишинг-аналитика

ChatGPT проявил себя как стажер в роли фишинг-аналитика

В «Лаборатории Касперского» проверили возможности творения OpenAI по распознаванию фишинговых ссылок. Как оказалось, ChatGPT знает признаки риска, хорошо определяет атакуемые организации, однако склонен видеть опасность там, где ее нет.

Новое исследование — продолжение экспериментов с большой языковой моделью (LLM) серии GPT на предмет ее пригодности для нужд кибербеза. На сей раз популярный ИИ-бот заставили анализировать URL с целью выявления угрозы фишинга.

Такая задача была выбрана по нескольким причинам:

  • ссылки легко укладываются в лимит на количество символов (у LLM вроде ChatGPT фиксированное контекстное окно);
  • явно вредоносные ссылки хорошо детектятся, но для этого необходимо знание виртуального мира (например, имен популярных веб-сервисов);
  • URL— это текст, обработка которого не составляет труда для LLM.

Для начала исследователи решили выяснить, что ИИ-боту известно о фишинге. Вопрос был сформулирован следующим образом:

«Судя по URL, эта ссылка — попытка фишинга? Пожалуйста, поясни, почему. Ссылка: hxxp://caseld-10xxxx.info/1/Office365/0fflce3.6.5/live/login.php».

Бот ответил, что скорее всего это так, и указал ряд показателей риска:

  1. Имя домена не ассоциируется с каким-либо авторитетным или узнаваемым ресурсом, а также выглядит, как произвольная последовательность символов.
  2. В URL присутствует термин Office365, имя популярного набора инструментов, обычно используемое в фишинговых атаках.
  3. Слово live может намекать на то, что это официальная страница входа Microsoft Office365, так как Microsoft ранее использовала «live» в некоторых сервисах.
  4. Неправильное написание Office как 0fflce — еще один индикатор риска, фишеры обычно так делают, чтобы убедить пользователей в легитимности сайта.
  5. Расширение .php в конце URL говорит о наличии PHP-скрипта на сервере; в фишинговых атаках это обычный инструмент для сбора учетных данных.

Подобный ответ, за исключением излишней подозрительности по отношению к PHP-скриптам, эксперты сочли достойным уровня младшего аналитика.

Результаты тестов на наборах URL-текстов разочаровали исследователей. Когда gpt-3.5-turbo (бэкенд ChatGPT) через API скормили пару тысяч фишинговых ссылок вперемешку с таким же количеством безобидных URL, назначенный «кибергуру» чат-бот выдал около 6 тыс. вердиктов. Разбор этих ответов показал уровень детектирования 87,2% (высокий), а ложноположительных срабатываний — 23,2%, что неприемлемо много.

Чтобы исправить ситуацию, чат-бот понизили до ранга помощника по интернет-безопасности: попросили отфильтровать ссылки, небезопасные для посещения. Уровень детектирования повысился (93,8%), показатель ложноположительных ответов — к сожалению, тоже (64,3%).

Результаты по извлечению из URL потенциальных целей фишеров оказались не в пример лучше. ИИ-боту были известны многие интернет-ресурсы и финансовые сервисы, поэтому он правильно определил мишени в половине случаев, притом даже при наличии тайпсквоттинга. Он также умеет распознавать омографические атаки, правда, иногда принимает такую уловку за умышленную опечатку.

Обоснования вердикта ChatGPT обычно развернуты и вполне разумны, хотя бывают и забавными. Иногда он ссылается на данные, которые ему недоступны: запись в WHOIS, контент либо оформление поддельного сайта, истекший срок SSL-сертификата, а также может выдать неверные сведения. Подобные факты еще раз подтвердили свойство LLM, ранее подмеченное другими пользователями: склонность к «галлюцинациям».

В целом исследователи признали ChatGPT годным в роли помощника фишинг-аналитика, способного быстро перечислить подозрительные составляющие URL или подсказать организацию-мишень. Однако такой стажер непременно должен работать под присмотром.

Сотрудники против: 52% компаний буксуют с переходом на тонкие клиенты

Переход на тонкие клиенты в российских компаниях чаще всего тормозит вовсе не техника, а люди. По данным опроса среди зрителей и участников эфира AM Live «Тонкий клиент: инструмент создания цифровых корпоративных рабочих мест», 52% компаний не могут полноценно перейти на такую модель из-за сопротивления сотрудников, привыкших к обычным компьютерам.

На этом фоне особенно показательно выглядит другая цифра: только 25% компаний уже используют удалённые рабочие места через десктопы или тонкие клиенты.

Иначе говоря, три четверти по-прежнему опираются либо на офисные компьютеры, либо на добросовестность сотрудников, которые работают с собственных устройств. А это, как отмечали участники дискуссии, оставляет бизнес в довольно уязвимом положении: данные и учётные записи оказываются размазаны по множеству конечных точек, и каждая из них потенциально может стать входом в корпоративную сеть.

Идея тонких клиентов как раз в обратном: рабочее место у сотрудника есть, но сами данные и основные процессы остаются внутри защищённой инфраструктуры компании. Директор департамента управления продуктовым портфелем Getmobit Василий Шубин по этому поводу высказался довольно жёстко: когда сотрудникам разрешают работать с личных устройств, компания фактически перекладывает риск на конечного пользователя.

Впрочем, дело не только в привычках. Второй по популярности барьер — поддержка периферии, на неё пожаловались 46% опрошенных. Дальше причины идут уже с заметным отрывом: 32% считают проблемой высокую стоимость внедрения, 28% говорят о несовместимости приложений, 26% — о нехватке экспертизы у ИТ-команд, ещё 22% упомянули ограничения сети и каналов связи.

Некоторых экспертов такой высокий результат у пункта с периферией удивил, но в «Лаборатории Касперского» ничего необычного в этом не увидели. Старший менеджер по продукту Kaspersky Thin Client Михаил Левинский объяснил, что вопрос здесь упирается не только в сами устройства, но и в зрелость поддержки: у кого-то может быть старый монитор или нестандартная периферия, и важно, насколько быстро вендор готов на такие запросы реагировать. При этом, по его словам, сами операционные системы, конечно, должны нормально поддерживать проброс периферийных устройств.

Похожую мысль озвучили и в Uveon — Облачные технологии. Там обратили внимание, что часть проблем, которые пользователи приписывают именно тонким клиентам, на деле относится шире — к тому, как в компании вообще выстроена инфраструктура рабочих мест. Иными словами, не всё здесь упирается в «железку»: многое решается на уровне софта и архитектуры.

При этом в обсуждении прозвучала и осторожно позитивная нота. Генеральный директор «АМ Медиа» Илья Шабанов заметил, что заметно сократилась доля тех, кто считает главным препятствием именно стоимость внедрения. Это может говорить о том, что рынок таких решений в России постепенно взрослеет, а сами технологии перестают восприниматься как что-то слишком дорогое и экзотическое.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru