Microsoft случайно раскрыла 38 ТБ данных, включая бэкапы экс-сотрудников

Microsoft случайно раскрыла 38 ТБ данных, включая бэкапы экс-сотрудников

Microsoft случайно раскрыла 38 ТБ данных, включая бэкапы экс-сотрудников

Microsoft призналась в случайном раскрытии 38 терабайт конфиденциальных данных в GitHub-репозитории. По словам корпорации, в этом виноват баг, который в настоящее время уже устранён.

Случайная утечка затронула репозиторий, посвящённый разработкам в области искусственного интеллекта (ИИ). Судя по всему, внутренние данные стали общедоступными при публикации информации о моделях обучения.

Более того, среди скомпрометированных сведений также были резервные копии рабочих станций, принадлежавших двум бывшим сотрудникам Microsoft. В бэкапах можно было найти секреты, ключи, пароли и более 30 тысяч внутренних сообщений в Teams.

Проблемным репозиторием стал «robust-models-transfer», сейчас он уже недоступен. До закрытия там можно было найти исходный код и модели машинного обучения, связанные с исследованием «Do Adversarially Robust ImageNet Models Transfer Better».

«Причиной раскрытия данных стал излишне привилегированный токен SAS, представляющий собой функцию Azure для защищённого обмена данными», — гласит отчёт Wiz по поводу недавнего киберинцидента.

Специалисты уверяют, что сообщили о проблеме представителям Microsoft 22 июня 2023 года. В частности, эксперты указывают на файл README.md в репозитории, который указывал разработчикам скачивать модели обучения по конкретному URL в Azure Storage.

В этом моменте проявлялся баг: параллельно открывался доступ ко всему аккаунту хранилища, что подвергало опасности дополнительные конфиденциальные данные.

Кроме того, токен был неверно сконфигурирован, что приводило к выдаче полных прав вместо «только чтение».

 

Microsoft отреагировала на инцидент, заявив, что внутреннее расследование не выявило никаких признаков доступа к данным третьих лиц. Другие внутренние службы не пострадали, а пользователям не нужно предпринимать дополнительных действий.

Корпорация также заверила всех, что проблемный токен был отозван, а доступ извне к хранилищу — заблокирован.

Без контекста детектор пропустил 95% Android-вредоносов

Чем больше разрешений просит Android-приложение, тем подозрительнее оно выглядит для алгоритма. Правда, резервному копированию, антивирусу или системе родительского контроля доступ к половине смартфона нужен по работе. Но детекторы решили не разбираться и устроили охоту на невиновных.

Исследователи из Сингапурского университета менеджмента и Нанькайского университета проверили шесть популярных детекторов, включая Drebin, MalScan и MaskDroid.

Им скормили 270 безопасных приложений из 49 категорий Google Play, каждое из которых запрашивало не менее девяти опасных разрешений.

Большинство систем записали во вредоносы больше половины выборки. LLM-детектор LAMD разогнал ложные срабатывания до 80%. Если поставить такой фильтр на входе в магазин приложений или корпоративную инфраструктуру, аналитики будут разгребать очередь, почти целиком набитую легальным софтом.

 

Проблема в старом принципе: детекторы ищут сходство с известными угрозами. Широкий набор разрешений часто встречается у зловредов, но ровно так же выглядят бэкап-сервисы, антивирусы и инструменты управления устройствами. Как сформулировали авторы работы, отклонение — ещё не вредоносность.

Их система PRAXIS пытается смотреть не только на набор API, но и на контекст. Сначала ИИ предполагает возможную атаку, затем система ищет подтверждающую цепочку вызовов в коде, а после проверяет, соответствует ли поведение назначению приложения и тексту интерфейса.

Такой подход снизил долю ложных тревог на безопасной выборке до 13%, а пропуск вредоносов — примерно до одного из девяти. Однако стоило убрать финальную проверку контекста, как система пропустила 95,3% угроз. Код остался тем же, но без ответа на вопрос «зачем приложение это делает?» защита практически развалилась.

До массового применения PRAXIS тоже далеко: анализ стоит около $0,56 за приложение, а интерфейс и названия функций может подделать сам злоумышленник. Да и 13 ложных тревог на сотню — всё ещё не автоматика, а очередь к живому аналитику.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru