🇺🇸 Бывший сотрудник АНБ: ИИ вскоре будет мастерски разрабатывать🎩сложнейшие эксплойты

На конференции RSA в Сан-Франциско бывший директор Дирекции кибербезопасности АНБ Роб Джойс выразил "глубокую озабоченность" стремительной эволюцией генеративных моделей.

Ранее сотрудник АНБ занимался защитой национальных систем безопасности США и КИИ. Более того, с 2013 по 2017 год он возглавлял подразделение 👺Tailored Access Operations (TAO), отвечающее за проведение ❗️ наступательных киберопераций и сбор разведывательной информации.

Ещё год назад Джойс считал, что угроза использования ИИ для создания 0-day эксплойтов не более чем футуристическая страшилка журналистов, но сейчас его мнение кардинально поменялось на 180 градусов.

Современные ИИ-модели, подобные ChatGPT, почти достигли способности не только находить уязвимости, но и автоматически разрабатывать эксплойты для конкретной задачи. Вполне возможно, что "нулей" станет больше.

🤔 Приводится пример соревнования 🤖 AI vs Human CTF, организованное Hack The Box совместно с Palisade Research. В течение 48 часов автономные ИИ-агенты соперничали с 💻профессиональными хакерами и ИБ-специалистами, решая 20 сложных задач, посвящённых криптографии и реверс-инжинирингу.

▪️Из 5 из 8 ИИ-команд справились с 95 % заданий, отставая от идеального результата лишь на один флаг (19 из 20), что сравнимо с показателями лучших человеческих команд.

▪️Из числа людей лишь 12% участников сумели пройти всё задания CTF.

▪️Одну задачу ИИ-агенты не смог решить. Причины окончательно не установлены, но причина, cкорее всего, кроется в нетривиальном механизме обфускации, который требует нестандартных методик извлечения и реконструкции.

▪️Подчеркивается, что генеративные ИИ-модели, будучи снабжены подходящей инфраструктурой, способны выступать не только в роли ассистентов для человека, но и как самостоятельные участники в задачах наступательной кибербезопасности.

По мнению Джойса, ключевая угроза не в том, что скрипткидди с помощью ИИ имеют «волшебную кнопку» для атаки, а в том, что ИИ способен автоматизировать и масштабировать деятельность атакующих. ИИ может значительно ускорить процесс атаки, сокращая время на выполнение задач, которые ранее занимали часы или дни. Кроме этого, граница между выявлением уязвимости и её практической эксплуатацией стремительно стирается.

Если тренд сохранится, то уже в 2025 году ИИ станет универсальным оружием для акторов, участвующих в кибервойнах, так и для организованных преступных транснациональных кибергруппировок.

Кроме этого, злоумышленник стали более активно использовать нестандартные подходы в атаках. Сотрудник поделился кейсом который он охарактеризовал как одну из самых нетривиальных атак за последний год:

Используя похищенные легитимные учётные данные, злоумышленники получили доступ к корпоративному рабочему столу, но не смогли задействовать вредоносное ПО из-за наличия защитных решений. Тогда они проникли глубже в сеть компании и внедрили шифровальщик в 📸 камеру видеонаблюдения на базе Linux, которая оказалась незащищённой. Камера была использована для монтирования корпоративных хранилищ и последующего шифрования данных. Хакерам удалось всё пошифровать.

Примечательно, что IP-камера не была предназначена для обработки больших объёмов информации, но злоумышленники использовали её процессорные ресурсы для шифрования по максимуму, тем самым вызвав 🥵перегрев устройства.

Возвращаясь к ИИ-агентам: их деятельность постепенно выходит за рамки вспомогательной роли для человека. Они начинают худо-бедно конкурировать с профессионалами в области наступательной кибербезопасности, демонстрируя способность к автономной разработке эксплойтов и адаптивному обходу защитных систем. В этих условиях киберзащита должна ориентироваться не только на средства обнаружения, но и на проактивную проверку устойчивости систем к ИИ-ориентированным сценариям атак.

✋ @Russian_OSINT

🫡 Skype R.I.P.

Skype прекращает свою работу сегодня.

Запущенный в 2003 году эстонскими инженерами, Skype стал пионером в области VoIP и видеозвонков, предложив бесплатную связь по всему миру. Компания Microsoft приобрела его в 2011 году за $8,5 миллиарда. Однако с ростом конкуренции со стороны WhatsApp, Zoom и собственной платформы Microsoft Teams, популярность Skype начала снижаться.

✋ @Russian_OSINT

🇷🇺 Российские онлайн-ресурсы для поиска фронтовиков и участников Великой Отечественной войны

В преддверии 9 мая сделал для Вас небольшую, но полезную подборку ресурсов для ознакомления:

▫️ Память народа — информационная система Министерства обороны России, объединяющая архивные документы о фронтовиках Великой Отечественной войны: боевые пути, награждения, воинские части, захоронения и истории участников, охватывающая более 109 млн страниц оцифрованных материалов и позволяющая восстановить судьбу солдата от призыва до возвращения домой или гибели.

▫️ ОБД Мемориал — банк данных о защитниках Отечества, погибших, умерших и пропавших без вести в период Великой Отечественной войны и послевоенный период. Содержит 17 млн цифровых копий документов о безвозвратных потерях и 20 млн именных записей о потерях Красной Армии в Великой Отечественной войне. Куратором проекта выступает Управление Министерства обороны Российской Федерации по увековечению памяти погибших при защите Отечества.

▫️ Подвиг народа — база данных о боевых наградах участников Великой Отечественной войны, содержащая более 12,5 млн записей о награждениях и 22 млн карточек наградных картотек, с возможностью узнать обстоятельства подвигов по архивным документам. Создан по инициативе Департамента развития информационных технологий Минобороны России в 2010 году.

▫️ Бессмертный полк — ищем информацию о судьбах людей военного поколения: фронтовиках, партизанах, военнопленных, пропавших без вести, детях войны, тружениках тыла; делимся своими находками; помогаем в поиске.

▫️ Портал «Памяти героев Великой войны 1914 -1918 годов» — поиск Героев войны через портал, созданный Министерством обороны России при поддержке Федерального архивного агентства и Российского исторического общества. Информационный ресурс является первым официальным банком документов об участниках и событиях Первой мировой войны и предоставляет пользователям уникальный инструментарий для поиска и восстановления судеб тех, кто служил в русской армии в период с 1914 по 1918 гг.

✋ @Russian_OSINT

🇷🇺С Днём Победы!

✋ @Russian_OSINT

🥲Майские праздники закончились.

✋ @Russian_OSINT

Канал 🔨SecAtor — @true_secator пишет интересное:

Федеральное жюри присяжных поставила точку в деле NSO Group, обязав поставщика spyware выплатить WhatsApp (принадлежащей признанной в РФ экстремистской Meta) 168 миллионов долларов в качестве возмещения ущерба за атаку Pegasus на 1400 ее пользователей.

Первоначально WhatsApp подала иск в отношении NSO Group еще в 2019 году, обвинив ее в использовании Pegasus для преследования журналистов, правозащитников и политической оппозиции.

Согласно представленным на разбирательствах судебным документам, жертвами шпионской кампании стали 456 пользователей в Мексике, 100 - в Индии, 82 - в Бахрейне, 69 - в Марокко и 58 - в Пакистане. Всего в прицеле Pegasus оказались пользователи из 51 страны.

В атаках для запуска шпионского ПО задействовался 0-day в функции голосовых вызовов WhatsApp (CVE-2019-3568, оценка CVSS: 9,8).

В ходе судебных прений NSO Group пыталась уйти от ответственности, утверждая, что не имеет представления о том, что ее клиенты делают с Pegasus, но эта линия защиты провалилась.

NSO была вынуждена признать, что ежегодно тратит десятки миллионов долларов на разработку новых методов внедрения вредоносного ПО, в том числе через SMS, мессенджеры, браузеры и ОС, а ее шпионское ПО и по сей день способно вмешиваться в работу устройств iOS или Android.

В постановлении, вынесенном в декабре 2024 года, окружной судья США Филлис Дж. Гамильтон отметила, что вредоносные сообщения Pegasus отправлялись через серверы WhatsApp, расположенные в Калифорнии, 43 раза в течение соответствующего периода времени в мае 2019 года.

Судебный прецедент в деле NSO Group, по мнению главы WhatsApp Уилл Кэткарт, можно назвать историческим и станет важнейшим сдерживающим фактором для индустрии шпионского ПО по всему миру.

Помимо штрафных санкций в размере 167 254 000 долларов США, присяжные постановили, что NSO Group должна выплатить WhatsApp 444 719 долларов США в качестве компенсации за работы, предпринятые инженерами для блокировки векторов атак.

Кроме того, согласно судебному постановлению NSO вынесен запрет когда-либо снова атаковать WhatsApp.

В свою очередь, после получения судебного постановления WhatsApp намерена финансово поддержать организации, специализирующиеся на защите цифровых прав и защите пользователей от подобных атак.

Несмотря на публичные заявления NSO Group в Courthouse News и POLITICO о задействовании ее технологий в борьбе с преступлениями и терроризмом, судебное решение полностью отражает стратегию американских властей, ранее также наложивших санкции на поставщика.

В целом, можно констатировать, что назначенные судом суммы возмещения могут серьезно подорвать экономику NSO Group и наступательные возможности разрабатываемого софта.

Но будем, опять же, посмотреть.

👮👮 В США анонсировали появление GEOINT-инструмента для определения геолокации по фотографии интерьера квартиры

Не так давно в ex-Twitter писали о том, что на рынке США появился GEOINT-продукт 🇺🇸GeoSpy AI — инструмент предназначен для определения местоположения по изображениям с использованием методов компьютерного зрения и машинного обучения, разработанный компанией Graylark Technologies.

🖥 В чем особенность? Система обучена на миллионах изображений c привязкой к реальным координатам по всему миру. ИИ научили распознавать едва заметные географические признаки на фото: тип почвы, характер растительности, архитектурные стили зданий, расстояния между объектами и другие детали окружения.

📖 GeoSpy использует гибридный подход, где с одной стороны, присутствует поисковое сопоставление (image retrieval) – сравнение загруженного фото с огромной базой геотегированных изображений на основе схожих визуальных черт, а с другой – классификацию местности, где модель делит карту мира на сегменты и предсказывает, в каком регионе было сделано фото. Дополнительно задействуются технологии мультимодальных моделей: cистема распознаёт текст на изображениях (вывески, дорожные знаки), учитывая культурные особенности, чтобы сузить поиск до конкретной локации. И многое другое.

Например, в одном из источников упоминается база данных, содержащая более 46 миллионов изображений с GPS-метками. Также для обучения ИИ-модели GeoSpy использовались миллионы изображений, полученных из открытых источников, включая социальные сети.

🗺Точность определения координат в идеальных условиях составляет до нескольких метров при достаточном количестве характерных деталей на фото + высокое качество фото. В черте города погрешность около 30 метров. В сельской местности может быть до 1 км, но алгоритмы постоянно совершенствуются.

Платформа была запущена в декабре 2023 года и быстро привлекла внимание исследователей, журналистов, специалистов по безопасности, а также правоохранителей. Изначально она была открыта для широкой публики, но отдельные уникумы вместо того, что использовать её по прямому назначению — стали отслеживать девушек и сталкерить через платформу, после чего компания прикрыла лавочку с публичным доступом.

У компании сейчас дела идут в гору и власти США заинтересовались новыми разработками. Специально для силовых ведомств анонсирован новый инструмент под названием 🤖"GeoSpy Interior Geolocation" — передовая технология геолокации изображений для нужд правоохранительных органов. Речь идет о подразделениях по борьбе с детским насилием (СSAM).

Компания обещает представить инновационную технологию определения точного местоположения по фотографиям интерьеров внутри помещений. Обновленные модели способны сопоставлять ничем не примечательные интерьерные фотографии с конкретными адресами зданий. Система изучает визуальные особенности на фото, такие как архитектурные детали, мебель, виды из окон и многие другие элементы, чтобы выдать наиболее релевантный результат.

GeoSpy Interior Geolocation опирается на 2 метода: визуальное распознавание окружения (интерьер внутри строения) + перекрестное сравнение с внешними базами (например, фотографии домов из открытых источников).

Допускаю мысль, что новый GeoSpy Interior Geolocation тесно связан с другим продуктом GeoSpy Property Search, который ищет информацию о конкретном объекте недвижимости по его фото. В Property Search ИИ определяет вероятный адрес, а далее он автоматически подтягивает открытые данные о недвижимости – например, выписки о собственнике или фото внутренних интерьеров из объявлений о продаже жилья, социальные сети, своя БД, чтобы удостовериться в совпадении.

Основатель компании прямо указывает на то, что самой важной областью применения своего продукта он считает ❗️🤠поиск преступников. Для этого он консультировался с профильными организациями, чтобы адаптировать GeoSpy под конкретные нужды. Точное определение квартиры или дома по фото может привести следователей прямо к месту преступления и спасти потенциальную жертву.