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.

Минтруду не удалось оспорить штраф за утечку данных

Министерству труда не удалось оспорить в Верховном суде штраф за утечку персональных данных сотрудников и членов их семей. Ранее административное наказание было назначено судами нижестоящих инстанций. Основным аргументом ведомства стало то, что причиной инцидента стала халатность внешнего подрядчика.

Объём утечки оказался относительно небольшим — около 1400 записей. Однако в открытый доступ попали наиболее востребованные на теневом рынке сведения, включая номера паспортов и реквизиты банковских карт.

Мировой судья оштрафовал Минтруд на 100 тыс. рублей. Ведомство попыталось оспорить решение, настаивая, что ответственность за защиту данных лежала на подрядной организации, а значит, само министерство следует считать пострадавшей стороной. В итоге спор дошёл до Верховного суда.

Верховный суд подтвердил, что именно Минтруд является оператором персональных данных и несёт полную ответственность за их защиту, включая контроль за действиями подрядчиков. Суд указал, что ведомство не приняло необходимых мер для обеспечения безопасности инфраструктуры, а о факте утечки узнало лишь после запроса контролирующего органа. Кроме того, был нарушен установленный порядок уведомления о компьютерных инцидентах, что также образует состав административного правонарушения.

Руководитель практики защиты данных Stonebridge Legal Денис Бушнев в комментарии для радиостанции «Коммерсантъ FM» назвал решение Верховного суда логичным продолжением сложившейся правоприменительной практики и разъяснений Роскомнадзора:

«Есть оператор и есть подрядчики оператора — так называемые обработчики или лица, действующие по поручению. Переложить ответственность на таких обработчиков не получится: оператор отвечает за всё. Верховный суд фактически подвёл черту под этим вопросом. Резонанс делу придаёт то, что в нём фигурирует Минтруд. При этом размер штрафа оказался сравнительно небольшим».

«Минтруд, имея возможность провести аудит, ничего не предпринял. Если бы были представлены акты проверок, ответственность можно было бы попытаться переложить на подрядчика, но для этого необходимо выполнить ряд мер. В выигрыше оказываются юристы, которые убеждают клиентов выстраивать корректную систему работы: раньше им не хватало наглядного судебного примера. Теперь он есть — с конкретным штрафом, да ещё в отношении госструктуры. А выигрывают и те, кто заранее выстроил процессы и “подстелил соломку”», — отметила руководитель практики комплаенса юридической фирмы LCH.LEGAL Елена Шершнева.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru