Не очень белый хакер использовал выявленный баг для скама Apple

Не очень белый хакер использовал выявленный баг для скама Apple

Не очень белый хакер использовал выявленный баг для скама Apple

Исследователь Ной Роскин-Фрейзи, который в прошлом помог Apple найти и пропатчить ряд уязвимостей, оказался не очень «белым» хакером. Выяснилось, что эксперт использовал один из багов для мошеннической деятельности, стоившей купертиновцам 2,5 миллиона долларов.

Роскин-Фрейзи работает в компании ZeroClicks Lab, ранее Apple не раз отмечала важный вклад этого специалиста в обнаружение уязвимостей в системах корпорации.

Однако исследователь умудрился запятнать свою репутацию после того, как стало известно об использовании одной из брешей в противозаконной деятельности.

Как сообщил новостной ресурс 404Media, Роскин-Фрейзи сначала обнаружил уязвимость в бэкенд-системе Apple — Toolbox, а затем использовал её для повышения прав и получения доступа к закрытым активам.

Toolbox используется для обработки заказов: Apple с её помощью ставит их на паузу, что позволяет редактировать занесённую информацию.

Известно также, что Роскин-Фрейзи задействовал механизм сброса пароля одного из сотрудников сторонней компании, которая управляет службами техподдержки Apple.

Скомпрометированный аккаунт далее использовался для доступа к другим учётным записям, одна из которых открывала путь к VPN-сервисам. Именно в этой точке злоумышленнику удалось добраться до Toolbox.

Сама система использовалась для корректировки стоимости заказа: Роскин-Фрейзи устанавливал $0 для покупки ноутбуков и смартфонов.

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