В ChatGPT нашли уязвимость, позволяющую подсовывать вредоносные ссылки

В ChatGPT нашли уязвимость, позволяющую подсовывать вредоносные ссылки

В ChatGPT нашли уязвимость, позволяющую подсовывать вредоносные ссылки

Исследователь Permiso Анди Ахмети обнаружил неприятный сценарий атаки на ChatGPT: если попросить чат-бота пересказать веб-страницу со скрытыми инструкциями, он может не отличить нормальный контент от вредной подсказки и вывести фишинговую ссылку прямо в ответе.

Проблему Ахмети назвал ChatGPhish. Суть в классической инъекции промпта, только с более наглядным эффектом: страница выглядит обычной, пользователь просит ChatGPT её кратко пересказать, а внутри уже спрятана инструкция для модели — например, добавить в ответ фальшивое предупреждение о безопасности.

В демонстрации исследователь встроил такие инструкции в страницу CloudLens на GitHub. ChatGPT действительно пересказал содержимое страницы, но затем добавил блок в духе системного уведомления: мол, к аккаунту подключили новое устройство. Рядом ссылка «Click here», которая внешне выглядит как часть ответа ChatGPT, но ведёт на домен злоумышленника.

 

То есть пользователь видит не просто подозрительный баннер где-то на сайте, а сообщение, оформленное в привычном стиле ChatGPT. И вот это уже особенно неприятно: доверие переносится с сервиса на вредную ссылку почти автоматически.

Ахмети показал и более хитрый вариант с QR-кодом. Поскольку клиент ChatGPT может отображать Markdown-картинки, атакующий способен заставить модель вывести QR-код в ответе. Пользователь сканирует его телефоном и попадает на сайт злоумышленника, при этом сам URL вообще не отображается в тексте.

 

По словам исследователя, такой сценарий позволяет обойти часть защит на рабочем компьютере: блокировки URL, проверки доменов менеджерами паролей и другие десктопные механизмы. Атака просто переезжает с браузера на смартфон жертвы.

Ахмети сообщил об уязвимости OpenAI через Bugcrowd ещё в конце апреля. Первую заявку отметили как невоспроизводимую, повторную — как дубликат. При этом исследователь говорит, что не получил подтверждения, была ли проблема исправлена.

Kaspersky KUMA научилась писать Regex и подключать внешние нейросети

«Лаборатория Касперского» выпустила Kaspersky Unified Monitoring and Analysis Platform 4.6. SIEM-система получила новую базу знаний, поддержку внешних больших языковых моделей и автоматическую генерацию регулярных выражений. А ещё тёмную тему — до неё корпоративные пользователи тоже дожили.

Одно из главных изменений — переработанная доставка вендорского контента: нормализаторов, правил корреляции и других материалов.

Вместо прежнего механизма, который оставили для совместимости, основным инструментом стала база знаний. В ней проще искать и подбирать контент под конкретные сценарии.

При появлении новых атак пользователи смогут получать экстренные пакеты с правилами обнаружения и другими ресурсами. Иными словами, после публикации исследования не придётся вручную собирать защиту по кусочкам — готовый набор обещают доставлять быстрее.

KUMA 4.6 также разрешили подключать внешние LLM, совместимые с OpenAI API. Среди примеров разработчики называют GPT-4, Llama 3 и GLM-5.2. Модель можно развернуть в облаке или внутри инфраструктуры заказчика. Во втором случае анализ событий и помощь в расследованиях доступны без отправки данных во внешние сервисы.

ИИ-ассистент Kaspersky Investigation & Response Assistant теперь умеет генерировать регулярные выражения для разбора событий по примерам логов. Администратору достаточно показать системе образцы, а нужный Regex она попробует собрать сама.

Набор интеграций тоже расширили. Платформа получила поддержку SFTP и SMB для получения данных из файловых хранилищ, а через ODBC-драйверы её можно подключать к различным СУБД.

Наконец, разработчики обновили интерфейс и добавили долгожданную тёмную тему. Получился релиз сразу для двух лагерей: аналитикам — новые правила и LLM, глазам — чуть меньше ослепительного белого во время ночного разбора инцидентов.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru