В Google Cloud найден OAST-сервис для проведения атак на 200+ уязвимостей

В Google Cloud найден OAST-сервис для проведения атак на 200+ уязвимостей

В Google Cloud найден OAST-сервис для проведения атак на 200+ уязвимостей

Злоумышленники запустили в Google Cloud свой скан-сервис для поиска уязвимостей в веб-приложениях (OAST, Out-of-band Application Security Testing). За последние два месяца было совершено около 1400 попыток эксплойта с его использованием.

В ходе атак с применением кастомного тулкита эксперты VulnCheck насчитали более 200 опробованных уязвимостей. Суммарно выявлено семь IP-адресов, связанных с вредоносной активностью: хост-сервер в домене detectors-testing[.]com и шесть сканеров, размещенных в поддоменах.

Источник попыток эксплойта привлек внимание аналитиков тем, что агрессивный трафик исходил из неизвестного OAST-домена. Авторы атак обычно ленятся создавать с этой целью специальную инфраструктуру и при поиске незакрытых уязвимостей пользуются публичными сервисами — вроде oast.fun.

Как оказалось, обнаруженный частный сервис проверки приложений на уязвимость использует в основном шаблоны, включенные в набор Nuclei, в том числе устаревшие, уже удаленные из официальных репозиториев, а также кастомную полезную нагрузку.

 

В частности, в эксплойт-атаках, нацеленных на ресурсы бразильской компании Canary Systems (разработчик систем сбора данных и интеграции для геотехнического мониторинга) засветилась RCE-уязвимость CVE-2025-4428 в Ivanti Endpoint Manager Mobile.

Использование Google Cloud в данном случае позволяет скрыть вредоносные обратные вызовы в легитимном трафике и уберечь криминальный сервис от блокировки.

Права авторов при обучении ИИ уточнят в подзаконных актах осенью

Новый закон о поддержке развития искусственного интеллекта не отменяет Гражданский кодекс и не превращает произведения авторов в бесплатный корм для нейросетей. Об этом заявила советник президента России Елена Ямпольская. Закон, подписанный президентом 26 июля, разрешает использовать общедоступные и правомерно опубликованные материалы для обучения российских алгоритмов ИИ.

Однако правообладатель может закрыть свои работы от такой обработки техническими средствами. Бесконтрольно загружать в модели всё, до чего дотянулся парсер, нельзя.

Как именно будет работать этот механизм, пока предстоит решить. Подзаконные акты, по данным «Ведомостей», начнут появляться осенью. При их подготовке власти обещают учесть опасения творческих отраслей, представители которых предупреждали об обесценивании интеллектуальной собственности.

Эксперты тем временем предлагают несколько способов помирить нейросети с авторами. Среди них — отказ от использования произведений по требованию правообладателя, коллективное лицензирование и отчисление части прибыли ИИ-продуктов в компенсационный фонд.

В РАНХиГС считают, что разработчиков генеративных моделей стоит обязать вести закрытые реестры обучающих данных и показывать их регуляторам. Так можно будет понять, чьи произведения попали в датасет, не раскрывая коммерческую тайну.

Юрист Михаил Семенов предлагает разделять сценарии. Если модель копирует голос актёра, манеру художника или тексты конкретного писателя, потребуется прямой договор и выплаты. При массовом обучении на миллиардах материалов искать каждого автора нереально — здесь пригодился бы аналог авторского общества для ИИ.

В отрасли есть и более жёсткий взгляд: чрезмерные ограничения могут ударить и по экономике, и по культуре. Поэтому властям предстоит настроить систему так, чтобы модели не остались голодными, а авторы — с красивым обещанием вместо денег.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru