Ошибка Heartbleed использовалась для слежки АНБ

АНБ два года эксплуатировала баг Heartbleed

Согласно данным Bloomberg, Агентство Национальной Безопасности США как минимум два года использовало баг Heartbleed в своих целях. По словам двух осведомленных анонимных информаторов, ошибку держали в секрете в интересах национальной безопасности.

АНБ использовало Heartbleed для получения паролей и других данных. Ошибка была впервые обнаружена в 2012 году. Утверждается, что  правительственная организация обнаружила и использовала его с этого времени. Брешь могли применять для атак на множество сервисов, включая Amazon и Gmail. Дело в том, что эти веб-сервисы получили защиту от Heartbleed только на прошлой неделе.

Это открыло АНБ доступ практически к двум третям зашифрованных серверов в Сети. В докладе Bloomberg утверждается, что Heartbleed - не единственная брешь, использованная АНБ. Один из источников Bloomberg утверждает, что в картотеке агентства есть тысячи подобных уязвимостей.

Представители АНБ официально отрицают обвинения и заявляют, что не имели сведений о баге до понедельника, когда о его существовании стало известно общественности.

Anti-Malware Яндекс ДзенПодписывайтесь на канал "Anti-Malware" в Telegram, чтобы первыми узнавать о новостях и наших эксклюзивных материалах по информационной безопасности.

Новая ИИ-модель копирует собеседника путем проведения опроса

Исследователи из трех американских университетов и команды Google DeepMind создали модель генеративного ИИ, способную после двухчасового аудиоинтервью сымитировать личность и поведение собеседника с точностью до 85%.

В контрольную выборку вошли 1052 добровольца разного возраста, пола, образования, достатка, национальности, вероисповедания и политических взглядов. Для всех были созданы индивидуальные программы-агенты одинаковой архитектуры.

Разработанный сценарий бесед включал обычные для социологических исследований вопросы, тесты «Большая пятерка» для построения модели личности, пять экономических игр («Диктатор», «Общественное благо» и проч.) и поведенческую анкету, составленную в ходе недавних экспериментов с большими языковыми моделями (БЯМ, LLM).

Ответы испытуемых сохранялись в памяти для использования в качестве контекста. Спустя две недели добровольцам предложили пройти тот же опрос, и LLM смогла предугадать их реплики с точностью до 85%.

 

По мнению авторов исследования, их метод создания цифровых двойников — хорошее подспорье в изучении индивидуального и коллективного поведения. Полученные результаты также можно использовать в социологии и для выработки политических решений.

К сожалению, совершенствование ИИ-технологий — палка о двух концах. Попав в руки злоумышленников, подобный инструмент позволит создавать еще более убедительные дипфейки, чтобы вводить в заблуждение интернет-пользователей с корыстной либо иной неблаговидной целью.

Anti-Malware Яндекс ДзенПодписывайтесь на канал "Anti-Malware" в Telegram, чтобы первыми узнавать о новостях и наших эксклюзивных материалах по информационной безопасности.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru