Google: Российские хакеры использовали эксплойты для iOS и Android от NSO

Google: Российские хакеры использовали эксплойты для iOS и Android от NSO

Google: Российские хакеры использовали эксплойты для iOS и Android от NSO

Исследователи из Google Threat Analysis Group (TAG) рассказали об активности киберпреступной группировки APT29: злоумышленники, якобы связанные с Россией, задействовали эксплойты компании NSO Group для атак на пользователей iOS и Android.

Атаки, по словам экспертов, проходили с ноября 2023 года по июль 2023-го. К тому моменту разработчики уже выпустили патчи, но некоторые устройства по традиции не успели обновиться.

APT29, также известная под именем Midnight Blizzard, в пошлом отметилась атакой на Microsoft, которая затронула федеральные органы США. Теперь группировка взялась за власти Монголии.

Как отметили в Google Threat Analysis Group, киберпреступники воспользовались уязвимостью под идентификатором CVE-2023-41993, затрагивающую WebKit и приводящую к выполнению произвольного кода при отработке специально сформированного веб-контента.

Как известно, Apple выпустила патч для этой дыры в конце сентября 2022 года. Вместе с ней корпорация закрыла CVE-2023-41991 и CVE-2023-41992.

Вооружившись соответствующим эксплойтом, APT29 скомпрометировала сайты mfa.gov[.]mn и cabinet.gov[.]mn и добавила в код их страниц вредоносный iframe. Схема вектора выглядела так:

 

Таком образом, злоумышленники могли похищать cookies владельцев iPhone, работающих под управлением iOS 16.6.1 и более современных версий ОС.

Уже в июле 2024-го группа стала использовать эксплойты для CVE-2024-5274 и CVE-2024-4671, затрагивающие Google Chrome, для атак на пользователей Android, которые посещали сайт mga.gov[.]mn.

AM LiveПодписывайтесь на канал "AM Live" в Telegram, чтобы первыми узнавать о главных событиях и предстоящих мероприятиях по информационной безопасности.

Google представил VaultGemma — LLM с дифференциальной приватностью

В семействе больших языковых моделей (БЯМ, LLM) с открытым кодом, разработанных в Google, прибавление. Новинка VaultGemma не запоминает конфиденциальные данные при обучении, что предотвращает их слив пользователям.

ИИ-модель, построенная на базе Gemma 2 и работающая по 1 млрд параметров, прошла предварительный тренинг с применением метода дифференциальной приватности (differential privacy) — он добавляет в процесс обучения эталонный шум для ограничения возможности запоминания.

К сожалению, такой подход снижает не только риск утечки конфиденциальных данных, но также точность и быстродействие LLM. Чтобы найти оптимальный баланс между приватностью, практичностью и затратами на вычисления, в Google провели специальное исследование.

Бенчмаркинг показал, что по производительности VaultGemma сравнима с моделями той же величины, но без гарантий конфиденциальности.

 

Подробная информация о новом opensource-проекте, способном ускорить создание приватных и безопасных ИИ-систем для медучреждений, финансовых институтов и госсектора, выложена на Hugging Face и Kaggle.

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