Новый тип атаки позволяет извлечь зашифрованные данные из PDF-файлов

Новый тип атаки позволяет извлечь зашифрованные данные из PDF-файлов

Новый тип атаки позволяет извлечь зашифрованные данные из PDF-файлов

Немецкие учёные выработали новый тип атаки, благодаря которому можно извлекать и красть данные из зашифрованных PDF-файлов. В некоторых случаях для этого даже не потребуется взаимодействие с пользователем, заявили специалисты.

Атака получила имя PDFex. Существуют две вариации PDFex, которые были успешно протестированы против 27 программ для просмотра PDF (как десктопных, так и веб-версий).

В тестировании принимали участие и популярные приложения: Adobe Acrobat, Foxit Reader, Evince, Nitro, а также встроенные в Chrome и Firefox PDF-вьюверы.

Разработанный исследователями метод атаки выбирает своей целью схемы шифрования, поддерживаемые стандартом Portable Document Format (PDF). Поддержка «родного» шифрования PDF необходима для того, чтобы пользователь не был привязан к одному приложению, а смог открыть зашифрованные в одной программе файлы с помощью другого софта.

Так или иначе, учёные Мюнхенского университета выявили проблемы безопасности поддержки шифрования в стандарте PDF.

«Наш способ позволяет извлечь данные в виде простого текста из зашифрованных документов. Этот метод шифрования уязвим перед двумя видами нашей атаки», — пишет команда экспертов.

Первый вид атаки, о котором говорят учёные, использует нюанс в работе программ для просмотра PDF — оказалось, что они шифруют не весь PDF-файл целиком, а оставляют некоторые части незашифрованными.

Вторая вариация PDFex работает по обратному принципу — атакуются именно зашифрованные части документа в формате PDF. Происходит это за счёт CBC — кусков кода, которые исследователи «натравили» на зашифрованный контент для модификации данных.

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