15% домашних роутеров потенциально опасны

15% домашних роутеров потенциально опасны

15% домашних роутеров потенциально опасны

Не меньше 15% домашних Wi-Fi роутеров подвергают риску данные своих владельцев. Это выяснила компания ESET в ходе теста 12 000 домашних роутеров. Исследование реализовано при помощи нового модуля антивирусных продуктов ESET NOD32 «Защита домашней сети».

В ESET выяснили, что на 15% роутеров установлены слабые пароли («12345», «password» и пр.), а в качестве логина чаще всего используется классическое «admin». В ходе теста исследователи попытались подобрать логины и пароли к роутерам, вводя самые распространенные комбинации. Успехом завершилась каждая седьмая атака.

Кроме того, тест показал, что почти 7% роутеров имеют уязвимости программного обеспечения высокой или средней степени риска. Большинство уязвимостей (53%) связаны с неправильной настройкой прав доступа. 

Распространена уязвимость к внедрению команд – она обнаружена в 39% протестированных роутеров. С ее помощью злоумышленник может получить доступ к управлению командной оболочкой операционной системы.

8% – XSS-уязвимости. Они позволяют атакующим внедрять вредоносный код в HTML-страницы сайтов, которые открывают пользователи.

«Тест доказал, что Wi-Fi роутеры легко атаковать при помощи уязвимостей, – комментирует Петер Станчик, эксперт ESET. – Это ставит под угрозу безопасность домашних сетей, а также малого бизнеса».

AM LiveПодписывайтесь на канал "AM Live" в Telegram, чтобы первыми узнавать о главных событиях и предстоящих мероприятиях по информационной безопасности.

ИИ может склонировать JS-зловреда 10 тыс. раз и добиться FUD в 88% случаев

Проведенное в Palo Alto Networks исследование показало, что ИИ-модель можно заставить многократно обфусцировать вредоносный код JavaScript и в итоге получить семпл, не детектируемый антивирусами (FUD, fully undetectable).

Речь идет об онлайн-помощниках, авторы которых вводят ограничения во избежание злоупотреблений ИИ-технологиями — в отличие от создателей «злых» аналогов (WormGPT, FraudGPT и т. п.), заточенных под нужды киберкриминала.

Разработанный в Palo Alto алгоритм использует большую языковую модель (БЯМ, LLM) для пошаговой трансформации кода с сохранением его функциональности. При его тестировании на реальных образцах JavaScript-зловредов кастомный классификатор на основе модели глубокого обучения выдал вердикт «безвредный» в 88% случаев.

Опытным путем было установлено, что уровень детектирования снижается по мере увеличения количества итераций (в ходе экспериментов LLM создавала по 10 тыс. вариантов вредоноса). Примечательно, что привносимые изменения выглядели более естественно в сравнении с результатами готовых инструментов вроде obfuscator.io.

Для проведения исследования был также создан набор подсказок для выполнения различных преобразований, таких как переименование переменной, разделение строк, добавление мусора, удаление ненужных пробелов, альтернативная реализация функции.

Финальные варианты обфусцированных JavaScript были ради интереса загружены на VirusTotal. Их не смог распознать ни один антивирус; повторение проверок через четыре дня дало тот же эффект.

 

Результаты исследования помогли экспертам усовершенствовать свой инструмент детектирования JavaScript. Полученные с помощью LLM образцы были добавлены в тренировочный набор данных для модели машинного обучения; их использование позволило повысить результативность классификатора на 10%.

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