Яндекс научился определять цепочки заражения веб-ресурсов

Яндекс научился определять цепочки заражения веб-ресурсов

По статистике Яндекса, ежесуточно заражению вредоносным кодом повергается около 4 тыс. веб-страниц, а всего в базе зараженных адресов Яндекса уже находится более 680 тыс. ресурсов. Для оповещения пользователей о зараженном веб-ресурсе Яндекс использует специальную маркировку в поисковой выдаче, а также блокирует веб-ресурс средствами Яндекс.Бара в веб-браузерах Opera и Firefox.

Ранее оповещение вебмастера о заражение веб-ресурса производилось через систему сообщений специализированного интерфейса Яндекс.Вебмастер. Теперь, в этом интерфейсе появился дополнительный раздел «Безопасность». В этом разделе владельцу веб-сайта предоставляет подробный отчет о заражение ресурса и показываются цепочки заражения веб-сайта. Цепочки заражения отображают адрес зараженной веб-страницы, а также обнаруженные там ссылки на вредоносные ресурсы, передает uinc.

Таким образом, администратор веб-ресурса получает информацию о том, что и где надо искать. Как правило внедрение вредоносного кода происходит при помощи конструкций тегов <iframe> или <script>. Для устранения уязвимости достаточно удалить конструкцию, содержащую вредоносную ссылку, указанную Яндексом в цепочке заражений. При поиске и удаление водоносного объекта следует уделить особое внимание закодированным областям операторами: "eval", "base64_decode", "gzuncompress", "gzinflate", "ob_start", "str_rot13", "assert", "create_function", "preg_replace" и др.

В случае использования на веб-сервере PHP-скриптов, необходимо проанализировать код на включение неизвестных ресурсов, функциями "file_get_contents", "curl_exec", "include", "readfile" и т.п. Еще одним источником вредоносного кода может стать модификация файла ".htaccess", содержащего перенаправления на вредоносные веб-ресурсы. Если для управления веб-сайтом применяется автоматизированная система публикации контента (например: Joomla, WordpPress или Drupal), модифицированными могут оказаться файлы настроек, а также страницы технических работ и системных ошибок.

Однако, после очистки зараженной веб-страницы от вредоносных внедрений, код может появиться вновь через некоторое время. Причинами этого могут стать уязвимости серверного программного обеспечения, слабая парольная защита или компрометация пароля вебмастера, а также наличие вредоносного расширения в веб-браузере администратора веб-ресурса. Напомним, что отображение цепочек заражения также реализован поисковой системой Google, однако там источник вредоносного кода может просмотреть любой пользователь сети на специальной веб-странице, без необходимости регистрироваться в дополнительных сервисах.

По статистике Яндекса, ежесуточно заражению вредоносным кодом повергается около 4 тыс. веб-страниц, а всего в базе зараженных адресов Яндекса уже находится более 680 тыс. ресурсов. Для оповещения пользователей о зараженном веб-ресурсе Яндекс использует специальную маркировку в поисковой выдаче, а также блокирует веб-ресурс средствами Яндекс.Бара в веб-браузерах Opera и Firefox." />
AM LiveПодписывайтесь на канал "AM Live" в Telegram, чтобы первыми узнавать о главных событиях и предстоящих мероприятиях по информационной безопасности.

Сбер разработал комплексную модель угроз для ИИ

Эксперты Сбера разработали модель угроз для искусственного интеллекта (включая генеративный ИИ), охватывающую все этапы жизненного цикла таких систем — от подготовки данных до интеграции в приложения.

Документ опубликован на портале киберграмотности Сбера «Кибрарий». Он не привязан к конкретной отрасли и предназначен для оценки потенциальных уязвимостей, адаптации защитных механизмов и минимизации рисков.

В исследовании описаны 70 угроз, связанных с применением как предиктивных, так и генеративных моделей ИИ. Особое внимание уделено рискам, возникающим при использовании генеративных систем, чье распространение стремительно растёт. Для каждой угрозы определены затрагиваемые свойства информации — конфиденциальность, целостность и доступность, а также объекты воздействия, будь то обучающие датасеты или модели с открытым исходным кодом. Модель включает схему взаимодействия таких объектов и их детальное описание.

«Сбер активно применяет технологии искусственного интеллекта в бизнес-процессах и глубоко понимает возникающие угрозы. В ответ на эти вызовы мы создали первую в России модель киберугроз, охватывающую весь спектр рисков, связанных с разработкой и использованием ИИ. Этот документ позволит организациям любой сферы — от финансов до госструктур и промышленности — системно оценивать уязвимости, настраивать защитные меры и снижать возможные потери», — отметил вице-президент Сбера по кибербезопасности Сергей Лебедь.

Ключевые риски при использовании ИИ — это принятие ошибочных решений и утечки данных, использованных при обучении моделей. Кроме того, ИИ активно используют киберпреступные группировки в своих целях.

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