🔐 MISP: Платформа для обмена информацией о киберугрозах
💡 MISP (Malware Information Sharing Platform) - open-source платформа для сбора, хранения и распространения индикаторов киберугроз и угроз, связанных с анализом инцидентов и вредоносного ПО.
🔍 Основные функции MISP:
- Эффективная база данных индикаторов компрометации (IOC) для хранения информации о вредоносных образцах, инцидентах и т.д.
- Автоматизированный механизм корреляции для выявления связей между атрибутами и индикаторами.
- Гибкая модель данных для выражения сложных объектов и связей.
- Встроенные функции обмена информацией для облегчения сотрудничества.
- Интуитивно понятный пользовательский интерфейс для создания, обновления и совместной работы над событиями и индикаторами.
- Поддержка импорта данных из неструктурированных отчетов.
- Система обмена данными с автоматической синхронизацией с другими организациями и доверительными группами.
- Гибкий API для интеграции с вашими решениями.
- Поддержка STIX для импорта и экспорта данных.
- Экспорт в различные форматы (IDS, OpenIOC, CSV, JSON и др.).
📥 Скачать
MISP доступен бесплатно на GitHub. Для работы требуется PHP 7.4.
Stay secure and read SecureTechTalks 📚
#CyberSecurity #ThreatIntelligence #MISP #OpenSource #SecureTechTalks
💡 MISP (Malware Information Sharing Platform) - open-source платформа для сбора, хранения и распространения индикаторов киберугроз и угроз, связанных с анализом инцидентов и вредоносного ПО.
🔍 Основные функции MISP:
- Эффективная база данных индикаторов компрометации (IOC) для хранения информации о вредоносных образцах, инцидентах и т.д.
- Автоматизированный механизм корреляции для выявления связей между атрибутами и индикаторами.
- Гибкая модель данных для выражения сложных объектов и связей.
- Встроенные функции обмена информацией для облегчения сотрудничества.
- Интуитивно понятный пользовательский интерфейс для создания, обновления и совместной работы над событиями и индикаторами.
- Поддержка импорта данных из неструктурированных отчетов.
- Система обмена данными с автоматической синхронизацией с другими организациями и доверительными группами.
- Гибкий API для интеграции с вашими решениями.
- Поддержка STIX для импорта и экспорта данных.
- Экспорт в различные форматы (IDS, OpenIOC, CSV, JSON и др.).
📥 Скачать
MISP доступен бесплатно на GitHub. Для работы требуется PHP 7.4.
Stay secure and read SecureTechTalks 📚
#CyberSecurity #ThreatIntelligence #MISP #OpenSource #SecureTechTalks
👍1
🔒 Гэндальф: Игра, которая проверит навыки взлома ИИ 🎮
Сегодня хотим рассказать вам про Гэндальфа — интересную игру, которая ставит не тривиальные задачи в области взлома искусственного интеллекта.
Разработанная командой Lakera, специализирующейся на безопасности ИИ, игра предлагает увлекательный и познавательный опыт для пользователей с любым уровнем подготовки. 🌟
Что делает Гэндальфа особенным? 🤔
- Инновационный подход:
В отличие от традиционных запросов к ИИ, Гэндальф требует создания уникальных промтов для нарушения работы системы. Это не только весело, но и довольно сложно.💡
- Уровни сложности:
В игре семь уровней, каждый из которых требует решения головоломок и стратегического подхода. На каждом уровне необходимо создавать и внедрять новые методы для продвижения на следующий уровень. 🔐
- Практическая ценность: Игра помогает развивать навыки, полезные в кибербезопасности, включая создание инъекций и социальную инженерию. Это отличная тренировка для реальных сценариев в сфере ИТ-безопасности. 🛡️
Если вы стремитесь проверить и улучшить свои навыки в области ИИ, не упустите возможность сыграть в Гэндальфа! Это не только интересный вызов, но и способ расширить свои профессиональные горизонты. 🚀
🔗 Попробовать победить Гэндальфа можно тут
Stay secure and read SecureTechTalks 📚
#Кибербезопасность #ИскусственныйИнтеллект #Гэндальф #ИгрыИИ #Lakera
Сегодня хотим рассказать вам про Гэндальфа — интересную игру, которая ставит не тривиальные задачи в области взлома искусственного интеллекта.
Разработанная командой Lakera, специализирующейся на безопасности ИИ, игра предлагает увлекательный и познавательный опыт для пользователей с любым уровнем подготовки. 🌟
Что делает Гэндальфа особенным? 🤔
- Инновационный подход:
В отличие от традиционных запросов к ИИ, Гэндальф требует создания уникальных промтов для нарушения работы системы. Это не только весело, но и довольно сложно.💡
- Уровни сложности:
В игре семь уровней, каждый из которых требует решения головоломок и стратегического подхода. На каждом уровне необходимо создавать и внедрять новые методы для продвижения на следующий уровень. 🔐
- Практическая ценность: Игра помогает развивать навыки, полезные в кибербезопасности, включая создание инъекций и социальную инженерию. Это отличная тренировка для реальных сценариев в сфере ИТ-безопасности. 🛡️
Если вы стремитесь проверить и улучшить свои навыки в области ИИ, не упустите возможность сыграть в Гэндальфа! Это не только интересный вызов, но и способ расширить свои профессиональные горизонты. 🚀
🔗 Попробовать победить Гэндальфа можно тут
Stay secure and read SecureTechTalks 📚
#Кибербезопасность #ИскусственныйИнтеллект #Гэндальф #ИгрыИИ #Lakera
🔒 Обновление безопасности в macOS Sequoia 🔒
На этой неделе Apple анонсировала обновление macOS Sequoia, которое усложняет обход защиты Gatekeeper. Gatekeeper — инструмент защиты в macOS, гарантирующий запуск только доверенных приложений.
📲 Что изменилось?
Теперь пользователи не смогут использовать Control-клик для обхода Gatekeeper при открытии неподписанных приложений. Им придется перейти в «Системные настройки > Конфиденциальность и безопасность», чтобы просмотреть информацию о разработчике и вручную подтвердить установку.
🛡 Данный шаг направлен на борьбу с вредоносным ПО и бэкдорами, которые часто не подписываются и обманывают пользователей, заставляя обходить защиту Gatekeeper.
Stay secure and read SecureTechTalks 📚
#macOS #Apple #CyberSecurity #SecureTechTalks
На этой неделе Apple анонсировала обновление macOS Sequoia, которое усложняет обход защиты Gatekeeper. Gatekeeper — инструмент защиты в macOS, гарантирующий запуск только доверенных приложений.
📲 Что изменилось?
Теперь пользователи не смогут использовать Control-клик для обхода Gatekeeper при открытии неподписанных приложений. Им придется перейти в «Системные настройки > Конфиденциальность и безопасность», чтобы просмотреть информацию о разработчике и вручную подтвердить установку.
🛡 Данный шаг направлен на борьбу с вредоносным ПО и бэкдорами, которые часто не подписываются и обманывают пользователей, заставляя обходить защиту Gatekeeper.
Stay secure and read SecureTechTalks 📚
#macOS #Apple #CyberSecurity #SecureTechTalks
📢 Новый релиз nDPI 4.10: Развиваем горизонты глубокого анализа трафика
🎉 Недавно появились новости о выходе обновленной версии инструментария для глубокого инспектирования пакетов nDPI 4.10, который продолжает развитие библиотеки OpenDPI. Код nDPI написан на языке C и распространяется под лицензией LGPLv3.
🌐 Система nDPI позволяет анализировать сетевой трафик для определения используемых протоколов, не опираясь на сетевые порты. Это значит, что nDPI может выявлять известные протоколы, даже если они работают на нестандартных портах, или определять попытки маскировки трафика под другие протоколы (например, HTTP, работающий не на порту 80).
🚀 Ключевые улучшения по сравнению с OpenDPI включают поддержку новых протоколов, портирование для Windows, оптимизацию производительности и адаптацию для приложений, мониторящих трафик в реальном времени. Также теперь доступна сборка в форме модуля ядра Linux и поддержка определения субпротоколов.
🔍 Проект охватывает более 55 типов сетевых угроз и более 420 протоколов и приложений, включая OpenVPN, Tor, QUIC, SOCKS, BitTorrent, IPsec, а также Telegram, Viber, WhatsApp, PostgreSQL и множество популярных сервисов, таких как Gmail, Office 365, Google Docs и YouTube.
🔗 Инструмент доступен на GitHub
Stay secure and read SecureTechTalks 📚
#SecureTechTalks #CyberSecurity #NetworkSecurity #nDPI #DeepPacketInspection #TechNews
🎉 Недавно появились новости о выходе обновленной версии инструментария для глубокого инспектирования пакетов nDPI 4.10, который продолжает развитие библиотеки OpenDPI. Код nDPI написан на языке C и распространяется под лицензией LGPLv3.
🌐 Система nDPI позволяет анализировать сетевой трафик для определения используемых протоколов, не опираясь на сетевые порты. Это значит, что nDPI может выявлять известные протоколы, даже если они работают на нестандартных портах, или определять попытки маскировки трафика под другие протоколы (например, HTTP, работающий не на порту 80).
🚀 Ключевые улучшения по сравнению с OpenDPI включают поддержку новых протоколов, портирование для Windows, оптимизацию производительности и адаптацию для приложений, мониторящих трафик в реальном времени. Также теперь доступна сборка в форме модуля ядра Linux и поддержка определения субпротоколов.
🔍 Проект охватывает более 55 типов сетевых угроз и более 420 протоколов и приложений, включая OpenVPN, Tor, QUIC, SOCKS, BitTorrent, IPsec, а также Telegram, Viber, WhatsApp, PostgreSQL и множество популярных сервисов, таких как Gmail, Office 365, Google Docs и YouTube.
🔗 Инструмент доступен на GitHub
Stay secure and read SecureTechTalks 📚
#SecureTechTalks #CyberSecurity #NetworkSecurity #nDPI #DeepPacketInspection #TechNews
🚀 Trivy: инструмент безопасности контейнеров 🚀
Trivy — сканер уязвимостей с открытым исходным кодом, разработанный для защиты контейнерных сред. Он помогает решать ряд проблем безопасности, связанных с контейнерными образами, базовыми образами и неправильными конфигурациями.
🔍 Основные возможности Trivy:
- Сканирование контейнерных образов на наличие уязвимостей и устаревших пакетов.
- Анализ базовых образов, для предотвращения распространение уязвимостей на зависимые образы.
- Обнаружение уязвимостей программных пакетов с использованием различных баз данных, таких как NVD и Red Hat Security Data API.
- Интеграция с системами оркестрации контейнеров, включая Kubernetes и Docker.
- Поддержка CI/CD конвейеров, что обеспечивает автоматическое сканирование образов во время сборки и развертывания.
- Обнаружение неправильных конфигураций, таких как небезопасные настройки и доступ к конфиденциальной информации.
💡 Быстрое сканирование и создание SBOM-файлов: Trivy также позволяет создавать SBOM-файлы в формате SPDX, предоставляя полную прозрачность в отношении компонентов и уязвимостей программного обеспечения.
💻 Trivy — это универсальный инструмент для обеспечения безопасности контейнерных сред, который может стать частью комплексного подхода к защите ваших приложений.
🔗 Ссылка на GitHub
Stay secure and read SecureTechTalks 📚
#CyberSecurity #ContainerSecurity #OpenSource #SecureTechTalks #Trivy
Trivy — сканер уязвимостей с открытым исходным кодом, разработанный для защиты контейнерных сред. Он помогает решать ряд проблем безопасности, связанных с контейнерными образами, базовыми образами и неправильными конфигурациями.
🔍 Основные возможности Trivy:
- Сканирование контейнерных образов на наличие уязвимостей и устаревших пакетов.
- Анализ базовых образов, для предотвращения распространение уязвимостей на зависимые образы.
- Обнаружение уязвимостей программных пакетов с использованием различных баз данных, таких как NVD и Red Hat Security Data API.
- Интеграция с системами оркестрации контейнеров, включая Kubernetes и Docker.
- Поддержка CI/CD конвейеров, что обеспечивает автоматическое сканирование образов во время сборки и развертывания.
- Обнаружение неправильных конфигураций, таких как небезопасные настройки и доступ к конфиденциальной информации.
💡 Быстрое сканирование и создание SBOM-файлов: Trivy также позволяет создавать SBOM-файлы в формате SPDX, предоставляя полную прозрачность в отношении компонентов и уязвимостей программного обеспечения.
💻 Trivy — это универсальный инструмент для обеспечения безопасности контейнерных сред, который может стать частью комплексного подхода к защите ваших приложений.
🔗 Ссылка на GitHub
Stay secure and read SecureTechTalks 📚
#CyberSecurity #ContainerSecurity #OpenSource #SecureTechTalks #Trivy
👍1
🛡OpenAI и безопасность GPT-4o
🚀 OpenAI представила системную карту для GPT-4o и новый подход к оценке безопасности. Компания разработала оценочную карту Preparedness Framework, чтобы обеспечить всестороннюю оценку безопасности моделей. В фокусе оказались не только общие аспекты работы ИИ, но и конкретные риски, связанные с запросами пользователей.
🎤 Особое внимание было уделено аудиовозможностям GPT-4o. Среди основных рисков: идентификация говорящего, несанкционированная генерация голоса, создание контента, защищённого авторским правом. На основе анализа были внедрены меры безопасности на уровне системы и модели.
🔍 Важной частью работы по обеспечению безопасности стало сотрудничество с внешними экспертами. Более 100 экспертов «redteam» проверяли модель на наличие уязвимостей и проводили стресс-тесты. Такой аудит позволяет выявлять и предотвращать потенциальные угрозы до того, как они станут проблемой.
🔄 Команда OpenAI пообещала регулярно обновлять меры безопасности с учётом изменений в технологическом ландшафте и новых угроз, чтобы поддерживать высокий уровень защиты.
Stay secure and read SecureTechTalks 📚
#OpenAI #GPT4o #Кибербезопасность #ИИ #SecureTechTalks #МоделиИИ #Технологии
🚀 OpenAI представила системную карту для GPT-4o и новый подход к оценке безопасности. Компания разработала оценочную карту Preparedness Framework, чтобы обеспечить всестороннюю оценку безопасности моделей. В фокусе оказались не только общие аспекты работы ИИ, но и конкретные риски, связанные с запросами пользователей.
🎤 Особое внимание было уделено аудиовозможностям GPT-4o. Среди основных рисков: идентификация говорящего, несанкционированная генерация голоса, создание контента, защищённого авторским правом. На основе анализа были внедрены меры безопасности на уровне системы и модели.
🔍 Важной частью работы по обеспечению безопасности стало сотрудничество с внешними экспертами. Более 100 экспертов «redteam» проверяли модель на наличие уязвимостей и проводили стресс-тесты. Такой аудит позволяет выявлять и предотвращать потенциальные угрозы до того, как они станут проблемой.
🔄 Команда OpenAI пообещала регулярно обновлять меры безопасности с учётом изменений в технологическом ландшафте и новых угроз, чтобы поддерживать высокий уровень защиты.
Stay secure and read SecureTechTalks 📚
#OpenAI #GPT4o #Кибербезопасность #ИИ #SecureTechTalks #МоделиИИ #Технологии
👍1
🔐 HyperOS 2.0 от Xiaomi: новая функция для обнаружения скрытых камер
📱 Компания Xiaomi продолжает развивать свою операционную систему HyperOS. Совсем скоро ожидается запуск обновленной версии — HyperOS 2.0, которая, может получить интересную фичу: функцию обнаружения скрытых камер.
👍 Новая функция обещает простоту в использовании — будет достаточно всего одного клика для начала сканирования. Такой подход ориентирован на широкую аудиторию, включая пользователей, не обладающих техническими знаниями. Несмотря на то, что реальная эффективность функции пока не оценена, внедрение такого инструмента свидетельствует о стремлении Xiaomi усилить защиту персональных данных.
🔍 Функция «Сканирование камеры» может стать значительным шагом вперед в мобильных технологиях. Технические детали пока не раскрыты, но предполагается, что она использует методы поиска по WLAN, схожие с теми, что применяются в программе Ingram, доступной на GitHub. Это нововведение имеет потенциал стать стандартом для функций, направленных на защиту конфиденциальности, особенно в условиях растущей обеспокоенности по поводу безопасности данных.
📅 Ожидается, что HyperOS 2.0 будет запущена в октябре 2024 года, приурочив релиз к первой годовщине HyperOS 1.0. В числе других улучшений стоит отметить улучшение производительности устройств, расширенные возможности взаимодействия между гаджетами Xiaomi и новые опции для персонализации.
Stay secure and read SecureTechTalks 📚
#Xiaomi #HyperOS2 #Кибербезопасность #ОбнаружениеКамер #Технологии #Инновации #Приватность #Безопасность
📱 Компания Xiaomi продолжает развивать свою операционную систему HyperOS. Совсем скоро ожидается запуск обновленной версии — HyperOS 2.0, которая, может получить интересную фичу: функцию обнаружения скрытых камер.
👍 Новая функция обещает простоту в использовании — будет достаточно всего одного клика для начала сканирования. Такой подход ориентирован на широкую аудиторию, включая пользователей, не обладающих техническими знаниями. Несмотря на то, что реальная эффективность функции пока не оценена, внедрение такого инструмента свидетельствует о стремлении Xiaomi усилить защиту персональных данных.
🔍 Функция «Сканирование камеры» может стать значительным шагом вперед в мобильных технологиях. Технические детали пока не раскрыты, но предполагается, что она использует методы поиска по WLAN, схожие с теми, что применяются в программе Ingram, доступной на GitHub. Это нововведение имеет потенциал стать стандартом для функций, направленных на защиту конфиденциальности, особенно в условиях растущей обеспокоенности по поводу безопасности данных.
📅 Ожидается, что HyperOS 2.0 будет запущена в октябре 2024 года, приурочив релиз к первой годовщине HyperOS 1.0. В числе других улучшений стоит отметить улучшение производительности устройств, расширенные возможности взаимодействия между гаджетами Xiaomi и новые опции для персонализации.
Stay secure and read SecureTechTalks 📚
#Xiaomi #HyperOS2 #Кибербезопасность #ОбнаружениеКамер #Технологии #Инновации #Приватность #Безопасность
🔥1
🔍 Доклады конференции по кибербезопасности Black Hat 2024: Уязвимости и риски AI
⚠️ Уязвимость AI-ассистента Microsoft Copilot
Исследователь по безопасности Майкл Баргури и его коллега Авишай Эфрат выявили серьёзные уязвимости в Copilot Studio от Microsoft. Дыры безопасности могут позволить злоумышленникам взломать корпоративные сети и получить доступ к чувствительной информации. Основные проблемы связаны неправильными настройками по умолчанию, плагинами с повышенными привилегиями, а также ошибками проектирования интеграционных взаимодействий. Кроме того Баргури также продемонстрировал инструмент Copilot Hunter, способный сканировать общедоступные инсталляции Copilot и извлекать ценную информацию. По итогу докладов были представлены рекомендации по защите Copilot.
🔒 Доклад NVIDIA: Критические уязвимости в LLM
Команда NVIDIA AI Red Team представила обзор критических язвимостей в больших языковых моделях. Среди них – инъекции команд, а также проблемы безопасности, связанные с плагинами. Уязвимости LLM могут привести к искажению данных или утечке информации. Важным выводом является то, что LLM создают статистические предсказания, что делает их подверженными «галлюцинациям» и инъекциям команд. Детальной информацией NVIDIA делится в своём блоге.
🛡️ Глубокие бэкдоры в AI-агентах
На конференции также обсуждались риски, связанные с Deep Reinforcement Learning (DRL), где были выявлены опасные бэкдоры, встроенные непосредственно в нейронные сети. Такие бэкдоры могут скрыто манипулировать поведением агента, выдавая вредоносную информацию в качестве ответа на запрос. Исследователи предложили новые методы для выявления бэкдоров, анализируя внутренние активации нейронной сети в процессе работы.
Stay secure and read SecureTechTalks 📚
#кибербезопасность #AI #ML #LLM #MicrosoftCopilot #NVIDIA #BlackHat2024 #технологии
⚠️ Уязвимость AI-ассистента Microsoft Copilot
Исследователь по безопасности Майкл Баргури и его коллега Авишай Эфрат выявили серьёзные уязвимости в Copilot Studio от Microsoft. Дыры безопасности могут позволить злоумышленникам взломать корпоративные сети и получить доступ к чувствительной информации. Основные проблемы связаны неправильными настройками по умолчанию, плагинами с повышенными привилегиями, а также ошибками проектирования интеграционных взаимодействий. Кроме того Баргури также продемонстрировал инструмент Copilot Hunter, способный сканировать общедоступные инсталляции Copilot и извлекать ценную информацию. По итогу докладов были представлены рекомендации по защите Copilot.
🔒 Доклад NVIDIA: Критические уязвимости в LLM
Команда NVIDIA AI Red Team представила обзор критических язвимостей в больших языковых моделях. Среди них – инъекции команд, а также проблемы безопасности, связанные с плагинами. Уязвимости LLM могут привести к искажению данных или утечке информации. Важным выводом является то, что LLM создают статистические предсказания, что делает их подверженными «галлюцинациям» и инъекциям команд. Детальной информацией NVIDIA делится в своём блоге.
🛡️ Глубокие бэкдоры в AI-агентах
На конференции также обсуждались риски, связанные с Deep Reinforcement Learning (DRL), где были выявлены опасные бэкдоры, встроенные непосредственно в нейронные сети. Такие бэкдоры могут скрыто манипулировать поведением агента, выдавая вредоносную информацию в качестве ответа на запрос. Исследователи предложили новые методы для выявления бэкдоров, анализируя внутренние активации нейронной сети в процессе работы.
Stay secure and read SecureTechTalks 📚
#кибербезопасность #AI #ML #LLM #MicrosoftCopilot #NVIDIA #BlackHat2024 #технологии
👍1
🔐 Тестирование SSH утилит: SSHamble
🔍 SSH используется повсеместно: от сетевых устройств и репозиториев кода до инструментов передачи файлов для Windows. OpenSSH является наиболее популярной утилитой, однако существует множество других реализаций и библиотек, которые используются в различных приложениях.
🛠️ Исследователи runZero обнаружили широкий спектр уязвимостей в реализациях SSH и использующих их приложениях. Долгое время существующие проблемы оставались незамеченными из-за отсутствия инструментов для полного тестирования слоёв протокола SSH. Для решения данной задачи был выпущен новый open-source продукт SSHamble.
🔒 SSHamble моделирует потенциальные сценарии атак, такие как несанкционированный удалённый доступ, выполнение удалённых команд после сеанса входа и неограниченные высокоскоростные запросы аутентификации. Интерактивная оболочка SSHamble предоставляет доступ к сырым SSH-запросам в пост-сеансовой среде, что позволяет проводить тестирование окружения, обработки сигналов, переадресации портов и другие функции. Инструмент получил положительную обратную связь от сообщества и на него стоит обратить внимание.
🔗 Ссылка на GitHub
Stay secure and read SecureTechTalks 📚
#SSH #OpenSSH #кибербезопасность #SSHamble #уязвимости #тестирование #инструменты
🔍 SSH используется повсеместно: от сетевых устройств и репозиториев кода до инструментов передачи файлов для Windows. OpenSSH является наиболее популярной утилитой, однако существует множество других реализаций и библиотек, которые используются в различных приложениях.
🛠️ Исследователи runZero обнаружили широкий спектр уязвимостей в реализациях SSH и использующих их приложениях. Долгое время существующие проблемы оставались незамеченными из-за отсутствия инструментов для полного тестирования слоёв протокола SSH. Для решения данной задачи был выпущен новый open-source продукт SSHamble.
🔒 SSHamble моделирует потенциальные сценарии атак, такие как несанкционированный удалённый доступ, выполнение удалённых команд после сеанса входа и неограниченные высокоскоростные запросы аутентификации. Интерактивная оболочка SSHamble предоставляет доступ к сырым SSH-запросам в пост-сеансовой среде, что позволяет проводить тестирование окружения, обработки сигналов, переадресации портов и другие функции. Инструмент получил положительную обратную связь от сообщества и на него стоит обратить внимание.
🔗 Ссылка на GitHub
Stay secure and read SecureTechTalks 📚
#SSH #OpenSSH #кибербезопасность #SSHamble #уязвимости #тестирование #инструменты
🦉 IntelOwl: централизованное управление угрозами
IntelOwl — Threat intelligence продукт с открытым исходным кодом, интегрируемый со множеством онлайн сервисов и передовых инструментов анализа кода.
🔍 Основные возможности:
- Обогащение данных об угрозах: Решение позволяет обогащать информацию о файлах и наблюдаемых объектах (IP, домены, URL, хэши и др.).
- Полнофункциональные REST API: Интеграция с другими инструментами безопасности через Django и Python.
- Простота интеграции: Возможность интеграции в существующий стек инструментов безопасности с помощью библиотек pyintelowl и go-intelowl позволяет автоматизировать рутинные задачи, обычно выполняемые вручную аналитиками SOC.
- Встроенный GUI: Платформа включает в себя панель управления, дашборды безопасности и простые формы запросов для поиска угроз.
⚙️ Модульная структура:
Продукт построен на основе модульных компонентов:
- Анализаторы: Для получения данных из внешних источников (например, VirusTotal или AbuseIPDB) или генерации информации из внутренних инструментов (например, Yara или Oletools).
- Коннекторы: Для экспорта данных на внешние платформы (например, MISP или OpenCTI).
- Пивоты: Для выполнения цепочки анализов и связи между ними.
- Визуализаторы: Для создания пользовательских визуализаций результатов анализа.
- Ингесторы: Для автоматического получения потоков наблюдаемых объектов или файлов.
- Плейбуки: Для упрощения повторных запусков сканирования.
🔗 Самостоятельно изучить детали продукта можно на GitHub
Stay secure and read SecureTechTalks 📚
#IntelOwl #кибербезопасность #угрозы #анализПО #OpenSource #технологии #SOC
IntelOwl — Threat intelligence продукт с открытым исходным кодом, интегрируемый со множеством онлайн сервисов и передовых инструментов анализа кода.
🔍 Основные возможности:
- Обогащение данных об угрозах: Решение позволяет обогащать информацию о файлах и наблюдаемых объектах (IP, домены, URL, хэши и др.).
- Полнофункциональные REST API: Интеграция с другими инструментами безопасности через Django и Python.
- Простота интеграции: Возможность интеграции в существующий стек инструментов безопасности с помощью библиотек pyintelowl и go-intelowl позволяет автоматизировать рутинные задачи, обычно выполняемые вручную аналитиками SOC.
- Встроенный GUI: Платформа включает в себя панель управления, дашборды безопасности и простые формы запросов для поиска угроз.
⚙️ Модульная структура:
Продукт построен на основе модульных компонентов:
- Анализаторы: Для получения данных из внешних источников (например, VirusTotal или AbuseIPDB) или генерации информации из внутренних инструментов (например, Yara или Oletools).
- Коннекторы: Для экспорта данных на внешние платформы (например, MISP или OpenCTI).
- Пивоты: Для выполнения цепочки анализов и связи между ними.
- Визуализаторы: Для создания пользовательских визуализаций результатов анализа.
- Ингесторы: Для автоматического получения потоков наблюдаемых объектов или файлов.
- Плейбуки: Для упрощения повторных запусков сканирования.
🔗 Самостоятельно изучить детали продукта можно на GitHub
Stay secure and read SecureTechTalks 📚
#IntelOwl #кибербезопасность #угрозы #анализПО #OpenSource #технологии #SOC
🛡️ Обзор SafeLine: WAF с семантическим анализатором
👉 SafeLine — WAF firewall с открытым исходным кодом, разработанный Chaitin Technology.
🔍 Основные функции:
- Фильтрация и мониторинг: SafeLine анализирует HTTP-трафик между вашим веб-приложением и хостами в интернете, обеспечивая защиту от различных видов атак.
- Типы угроз: Защищает от SQL-инъекций, XSS, инъекций кода и команд, CRLF, LDAP, XPath, RCE, XXE, SSRF, обхода пути, бэкдоров, атак brute force, CC-атак и веб-краулеров.
🌟 Технические особенности:
- Семантический анализ: Использует алгоритмы для создания и применения правил отпечатков, что позволяет эффективно обнаруживать угрозы с минимальным количеством ложных срабатываний.
- Анализ данных: Инструмент оценивает веб-запросы и ответы, автоматически принимая решение о блокировке на основе частоты и серьезности атак.
🧠 Архитектура и интеграция:
- Модульная структура: SafeLine состоит из модулей, таких как анализаторы, коннекторы и визуализаторы. Это обеспечивает гибкость и возможность настройки под конкретные задачи.
- Интерфейс и API: Предоставляет графический интерфейс и REST API, что облегчает интеграцию с существующими системами безопасности и автоматизацию процессов.
SafeLine - это инструмент, который предлагает прозрачность и гибкость. Решение подходит для улучшения безопасности веб-приложений и эффективного управления веб-трафиком.
🔗 Ссылка на GitHub
Stay secure and read SecureTechTalks 📚
#SafeLine #WAF #кибербезопасность #файрвол #техническийобзор #opensource
👉 SafeLine — WAF firewall с открытым исходным кодом, разработанный Chaitin Technology.
🔍 Основные функции:
- Фильтрация и мониторинг: SafeLine анализирует HTTP-трафик между вашим веб-приложением и хостами в интернете, обеспечивая защиту от различных видов атак.
- Типы угроз: Защищает от SQL-инъекций, XSS, инъекций кода и команд, CRLF, LDAP, XPath, RCE, XXE, SSRF, обхода пути, бэкдоров, атак brute force, CC-атак и веб-краулеров.
🌟 Технические особенности:
- Семантический анализ: Использует алгоритмы для создания и применения правил отпечатков, что позволяет эффективно обнаруживать угрозы с минимальным количеством ложных срабатываний.
- Анализ данных: Инструмент оценивает веб-запросы и ответы, автоматически принимая решение о блокировке на основе частоты и серьезности атак.
🧠 Архитектура и интеграция:
- Модульная структура: SafeLine состоит из модулей, таких как анализаторы, коннекторы и визуализаторы. Это обеспечивает гибкость и возможность настройки под конкретные задачи.
- Интерфейс и API: Предоставляет графический интерфейс и REST API, что облегчает интеграцию с существующими системами безопасности и автоматизацию процессов.
SafeLine - это инструмент, который предлагает прозрачность и гибкость. Решение подходит для улучшения безопасности веб-приложений и эффективного управления веб-трафиком.
🔗 Ссылка на GitHub
Stay secure and read SecureTechTalks 📚
#SafeLine #WAF #кибербезопасность #файрвол #техническийобзор #opensource
🔐 AuthentiK vs Keycloak: экспресс сравнение решений по управлению доступом
🔍 Саммери:
- AuthentiK: Подходит для небольших и средних проектов. Простой в развертывании и управлении IAM. Идеален для быстрого старта при ограниченных ресурсах.
- Keycloak: Оптимален для крупных предприятий с большой инфраструктурой. Обеспечивает широкие возможности настройки и интеграции, но требует больше ресурсов на поддержку.
🛠️ Overview:
- AuthentiK:
- Преимущества: Легкость развертывания, низкое потребление ресурсов, гибкость интеграции с микросервисами.
- Keycloak:
- Преимущества: Расширенные функции, высокая масштабируемость и надежность, широкие возможности настройки и интеграции.
👤 Интерфейс пользователя:
- AuthentiK: Интуитивно понятный интерфейс, быстрый onboarding, низкие затраты на поддержку.
- Keycloak: Расширенные возможности настройки, инструменты интеграции с другими системами.
🔑 Основные функции:
- AuthentiK: Аутентификация, авторизация, управление пользователями.
- Keycloak: Аутентификация, авторизация, управление пользователями, повышенные возможности безопасности, поддержка SSO, федерация пользователей, MFA.
⚠️ Оба решения имеют свои сильные стороны. Выбор между AuthentiK и Keycloak зависит от ваших потребностей в функциональности и масштабируемости.
🔗 Ссылка на GitHub AuthentiK
🔗 Ссылка на GitHub Keycloak
Stay secure and read SecureTechTalks 📚
#opensource #IAM #keycloak #authentik #authentication #LDAP
🔍 Саммери:
- AuthentiK: Подходит для небольших и средних проектов. Простой в развертывании и управлении IAM. Идеален для быстрого старта при ограниченных ресурсах.
- Keycloak: Оптимален для крупных предприятий с большой инфраструктурой. Обеспечивает широкие возможности настройки и интеграции, но требует больше ресурсов на поддержку.
🛠️ Overview:
- AuthentiK:
- Преимущества: Легкость развертывания, низкое потребление ресурсов, гибкость интеграции с микросервисами.
- Keycloak:
- Преимущества: Расширенные функции, высокая масштабируемость и надежность, широкие возможности настройки и интеграции.
👤 Интерфейс пользователя:
- AuthentiK: Интуитивно понятный интерфейс, быстрый onboarding, низкие затраты на поддержку.
- Keycloak: Расширенные возможности настройки, инструменты интеграции с другими системами.
🔑 Основные функции:
- AuthentiK: Аутентификация, авторизация, управление пользователями.
- Keycloak: Аутентификация, авторизация, управление пользователями, повышенные возможности безопасности, поддержка SSO, федерация пользователей, MFA.
⚠️ Оба решения имеют свои сильные стороны. Выбор между AuthentiK и Keycloak зависит от ваших потребностей в функциональности и масштабируемости.
🔗 Ссылка на GitHub AuthentiK
🔗 Ссылка на GitHub Keycloak
Stay secure and read SecureTechTalks 📚
#opensource #IAM #keycloak #authentik #authentication #LDAP
🛡 Entropy: ищем секреты по энтропии
🔍 Недавно появился новый инструмент для поиска приватной информации в открытом коде — утилита командной строки Entropy. Она позволяет сканировать программный код, выявляя строки с высокой энтропией, которые могут содержать вшитые секреты: токены и пароли.
🔑 Принцип работы.
Пароли и токены, как правило, представляют собой последовательности символов с высокой энтропией, что делает их труднопредсказуемыми. Инструмент анализирует код, вычисляя энтропию каждой строки, чтобы выявить потенциально уязвимые места.
📊 Ликбез: что такое энтропия? В теории информации энтропия измеряет уровень непредсказуемости или неопределенности случайной величины. В контексте паролей энтропия указывает на их стойкость и сложность, что напрямую влияет на безопасность. Энтропию любого пароля можно рассчитать на калькуляторе Password Entropy.
💡 Программный код обычно обладает предсказуемой структурой с низкой энтропией, тогда как секретные данные, такие как пароли, имеют высокую энтропию. Это позволяет утилите эффективно находить потенциальные уязвимости в кодовой базе.
🛠 Инструмент может быть использован как для защиты собственных данных, так и для для поиска уязвимостей в чужом коде.
🔗 Ссылка на GitHub
Stay secure and read SecureTechTalks 📚
#Кибербезопасность #SecureTechTalks #Entropy #OpenSource #ИнформационнаяБезопасность #Приватность
🔍 Недавно появился новый инструмент для поиска приватной информации в открытом коде — утилита командной строки Entropy. Она позволяет сканировать программный код, выявляя строки с высокой энтропией, которые могут содержать вшитые секреты: токены и пароли.
🔑 Принцип работы.
Пароли и токены, как правило, представляют собой последовательности символов с высокой энтропией, что делает их труднопредсказуемыми. Инструмент анализирует код, вычисляя энтропию каждой строки, чтобы выявить потенциально уязвимые места.
📊 Ликбез: что такое энтропия? В теории информации энтропия измеряет уровень непредсказуемости или неопределенности случайной величины. В контексте паролей энтропия указывает на их стойкость и сложность, что напрямую влияет на безопасность. Энтропию любого пароля можно рассчитать на калькуляторе Password Entropy.
💡 Программный код обычно обладает предсказуемой структурой с низкой энтропией, тогда как секретные данные, такие как пароли, имеют высокую энтропию. Это позволяет утилите эффективно находить потенциальные уязвимости в кодовой базе.
🛠 Инструмент может быть использован как для защиты собственных данных, так и для для поиска уязвимостей в чужом коде.
🔗 Ссылка на GitHub
Stay secure and read SecureTechTalks 📚
#Кибербезопасность #SecureTechTalks #Entropy #OpenSource #ИнформационнаяБезопасность #Приватность
❤1
😳 CFOR: Уязвимость GitHub
🛡 GitHub — популярная платформа для управления кодом, но не все задумываются о том, как она хранит данные. Одним из рисков является уязвимость CFOR (Cross Fork Object Reference), которая позволяет получить доступ к данным, которые должны быть скрыты или удалены.
🔍 Что такое CFOR? Это возможность получить доступ к данным из одного форка репозитория через другой, даже если исходный форк был удалён или является приватным. Похожая на IDOR (Insecure Direct Object Reference) уязвимость, позволяет злоумышленникам использовать хэши коммитов для доступа к данным.
📂 Три сценария уязвимости CFOR:
1. Доступ к данным из удалённых форков: Даже после удаления форка коммиты остаются доступными через исходный репозиторий при наличии хэша коммита.
2. Доступ к данным из удалённых репозиториев: При удалении репозитория, данные остаются доступными через существующие форки.
3. Доступ к данным из приватных репозиториев: При публикации приватного репозитория его данные могут остаться доступными в публичной версии, несмотря на приватные форки.
❓ Почему это возможно? GitHub хранит данные в сети репозиториев, где удаление репозитория или форка не приводит к физическому удалению данных, а лишь удаляет ссылки на них в интерфейсе. Таким образом, зная хэш коммита, можно получить прямой доступ к этим данным.
🔍 Как ищут хэши коммитов?
- Брутфорс: GitHub использует короткие SHA-1 хэши, которые можно подобрать.
- API событий: Публичный API GitHub может содержать хэши коммитов.
- Архивы событий: Сторонние сервисы архивируют события GitHub, где могут быть хэши.
💡Данные, закоммиченные в публичный репозиторий, могут остаться доступными навсегда. Надёжный способ защиты — регулярная ротация ключей.
Stay secure and read SecureTechTalks 📚
#GitHub #Кибербезопасность #SecureTechTalks #CFOR #IDOR #ИнформационнаяБезопасность
🛡 GitHub — популярная платформа для управления кодом, но не все задумываются о том, как она хранит данные. Одним из рисков является уязвимость CFOR (Cross Fork Object Reference), которая позволяет получить доступ к данным, которые должны быть скрыты или удалены.
🔍 Что такое CFOR? Это возможность получить доступ к данным из одного форка репозитория через другой, даже если исходный форк был удалён или является приватным. Похожая на IDOR (Insecure Direct Object Reference) уязвимость, позволяет злоумышленникам использовать хэши коммитов для доступа к данным.
📂 Три сценария уязвимости CFOR:
1. Доступ к данным из удалённых форков: Даже после удаления форка коммиты остаются доступными через исходный репозиторий при наличии хэша коммита.
2. Доступ к данным из удалённых репозиториев: При удалении репозитория, данные остаются доступными через существующие форки.
3. Доступ к данным из приватных репозиториев: При публикации приватного репозитория его данные могут остаться доступными в публичной версии, несмотря на приватные форки.
❓ Почему это возможно? GitHub хранит данные в сети репозиториев, где удаление репозитория или форка не приводит к физическому удалению данных, а лишь удаляет ссылки на них в интерфейсе. Таким образом, зная хэш коммита, можно получить прямой доступ к этим данным.
🔍 Как ищут хэши коммитов?
- Брутфорс: GitHub использует короткие SHA-1 хэши, которые можно подобрать.
- API событий: Публичный API GitHub может содержать хэши коммитов.
- Архивы событий: Сторонние сервисы архивируют события GitHub, где могут быть хэши.
💡Данные, закоммиченные в публичный репозиторий, могут остаться доступными навсегда. Надёжный способ защиты — регулярная ротация ключей.
Stay secure and read SecureTechTalks 📚
#GitHub #Кибербезопасность #SecureTechTalks #CFOR #IDOR #ИнформационнаяБезопасность
🪲 x64dbg: реверс-инжиниринг и анализа вредоносного ПО
🔍 x64dbg — это популярный бинарный open-source отладчик для Windows, созданный для анализа вредоносного ПО и реверс-инжиниринга исполняемых файлов без доступа к исходному коду. Благодаря своему удобному интерфейсу и мощному набору функций, x64dbg стал незаменимым инструментом для специалистов по кибербезопасности.
📊 Особенности x64dbg:
- С-подобный парсер выражений — позволяет писать и выполнять сложные выражения.
- Отладка DLL и EXE — полная поддержка отладки как динамических библиотек, так и исполняемых файлов (с использованием TitanEngine).
- Интерфейс, похожий на IDA — боковая панель с указателями переходов и выделением токенов инструкций, регистрами и другими элементами.
- Память и вид потоков — возможность просмотра и анализа структуры памяти и активных потоков в процессе.
- Графический и текстовый режимы — поддержка как графического, так и режима просмотра исходного кода, что упрощает анализ.
- Поддержка плагинов — система расширений, позволяющая настраивать и добавлять новые функции с помощью плагинов.
- Скриптовый язык — возможность автоматизации задач через расширяемый язык сценариев.
- Встроенный дизассемблер и ассемблер — быстрый дизассемблер (Zydis) и встроенный ассемблер для создания и редактирования кода.
- Патчинг исполняемых файлов — поддержка редактирования и модификации исполняемых файлов на лету.
🔗 Заключение
x64dbg — интересный инструмент для исследователей и специалистов по безопасности, позволяющий эффективно анализировать и изменять поведение программ.
🔗Ссылка на GitHub.
Stay secure and read SecureTechTalks 📚
#x64dbg #ReverseEngineering #CyberSecurity #MalwareAnalysis #SecureTechTalks #Кибербезопасность
🔍 x64dbg — это популярный бинарный open-source отладчик для Windows, созданный для анализа вредоносного ПО и реверс-инжиниринга исполняемых файлов без доступа к исходному коду. Благодаря своему удобному интерфейсу и мощному набору функций, x64dbg стал незаменимым инструментом для специалистов по кибербезопасности.
📊 Особенности x64dbg:
- С-подобный парсер выражений — позволяет писать и выполнять сложные выражения.
- Отладка DLL и EXE — полная поддержка отладки как динамических библиотек, так и исполняемых файлов (с использованием TitanEngine).
- Интерфейс, похожий на IDA — боковая панель с указателями переходов и выделением токенов инструкций, регистрами и другими элементами.
- Память и вид потоков — возможность просмотра и анализа структуры памяти и активных потоков в процессе.
- Графический и текстовый режимы — поддержка как графического, так и режима просмотра исходного кода, что упрощает анализ.
- Поддержка плагинов — система расширений, позволяющая настраивать и добавлять новые функции с помощью плагинов.
- Скриптовый язык — возможность автоматизации задач через расширяемый язык сценариев.
- Встроенный дизассемблер и ассемблер — быстрый дизассемблер (Zydis) и встроенный ассемблер для создания и редактирования кода.
- Патчинг исполняемых файлов — поддержка редактирования и модификации исполняемых файлов на лету.
🔗 Заключение
x64dbg — интересный инструмент для исследователей и специалистов по безопасности, позволяющий эффективно анализировать и изменять поведение программ.
🔗Ссылка на GitHub.
Stay secure and read SecureTechTalks 📚
#x64dbg #ReverseEngineering #CyberSecurity #MalwareAnalysis #SecureTechTalks #Кибербезопасность
🏆 Falco: инструмента для мониторинга активности в контейнерах
🔍 Falco — open-source инструмент для мониторинга активности в контейнерных и облачных средах, разработанный компанией Sysdig. Он работает на уровне ядра операционной системы, отслеживая системные вызовы и выявляя подозрительное поведение.
🚀 Ключевые особенности Falco:
1. Гибкие правила: Falco позволяет настраивать детализированные правила для контроля доступа к файлам, запускам процессов или сетевому взаимодействию.
2. Мгновенные оповещения: При выявлении нарушений Falco может мгновенно отправлять уведомления (есть поддержка Slack или PagerDuty), что позволяет быстро реагировать на инциденты.
3. Интеграция с плагинами: Инструмент поддерживает расширение функциональности с помощью плагинов, что позволяет подключать дополнительные источники данных и интегрировать Falco с другими системами безопасности.
4. Визуализация данных: Совместно с Falcosidekick, Falco предоставляет возможность визуализировать события и отслеживать их динамику, что помогает в анализе и предотвращении угроз.
💡 Falco может быть настроен под любые потребности и инфраструктуру. Активно развивающееся сообщество делают Falco надежным и универсальным решением для обеспечения защиты контейнерных сред.
🔗 Ссылка на GitHub
Stay secure and read SecureTechTalks 📚
#кибербезопасность #контейнеры #облачныевычисления #Falco #мониторинг
🔍 Falco — open-source инструмент для мониторинга активности в контейнерных и облачных средах, разработанный компанией Sysdig. Он работает на уровне ядра операционной системы, отслеживая системные вызовы и выявляя подозрительное поведение.
🚀 Ключевые особенности Falco:
1. Гибкие правила: Falco позволяет настраивать детализированные правила для контроля доступа к файлам, запускам процессов или сетевому взаимодействию.
2. Мгновенные оповещения: При выявлении нарушений Falco может мгновенно отправлять уведомления (есть поддержка Slack или PagerDuty), что позволяет быстро реагировать на инциденты.
3. Интеграция с плагинами: Инструмент поддерживает расширение функциональности с помощью плагинов, что позволяет подключать дополнительные источники данных и интегрировать Falco с другими системами безопасности.
4. Визуализация данных: Совместно с Falcosidekick, Falco предоставляет возможность визуализировать события и отслеживать их динамику, что помогает в анализе и предотвращении угроз.
💡 Falco может быть настроен под любые потребности и инфраструктуру. Активно развивающееся сообщество делают Falco надежным и универсальным решением для обеспечения защиты контейнерных сред.
🔗 Ссылка на GitHub
Stay secure and read SecureTechTalks 📚
#кибербезопасность #контейнеры #облачныевычисления #Falco #мониторинг
💡 Knowledge Distillation: Угрозы и уязвимости
🔍 Что такое Knowledge Distillation?
Knowledge Distillation (KD) — популярная техника для сжатия моделей машинного обучения, где более лёгкая модель (ученик) обучается под руководством более мощной модели (учителя). Такой метод активно используется в обработке естественного языка (NLP), например в задачах классификация текста.
⚠️ В чём угроза?
В последнее время KD стал популярным инструментом для снижения требований к вычислительным ресурсам и сжатия больших языковых моделей (LLM). Однако использование предварительно обученных моделей от третьих лиц может нести в себе скрытые угрозы. Злоумышленники могут внедрить "закладки" в модели-учителя, которые будут переданы модели-ученику.
🎯 Как работают атаки?
Злоумышленник создает качественную модель-учителя с "закладками" и размещает их на общедоступных платформах, таких как GitHub. Пользователи, загружающие модели и использующие их для KD, рискуют передать вредоносные функции в свои модели-ученики, даже если используют чистые наборы данных для обучения.
🔐 Заключение
Использование Knowledge Distillation, несмотря на его эффективность, требует осторожного подхода, особенно при выборе моделей-учителей из ненадежных источников. Необходимо учитывать возможные угрозы и предпринимать дополнительные меры для проверки моделей перед их использованием.
🔗 Подробнее о методе данной атаки можно прочитать в научной статье.
Stay secure and read SecureTechTalks 📚
#Кибербезопасность #MachineLearning #KnowledgeDistillation #SecureTechTalks
🔍 Что такое Knowledge Distillation?
Knowledge Distillation (KD) — популярная техника для сжатия моделей машинного обучения, где более лёгкая модель (ученик) обучается под руководством более мощной модели (учителя). Такой метод активно используется в обработке естественного языка (NLP), например в задачах классификация текста.
⚠️ В чём угроза?
В последнее время KD стал популярным инструментом для снижения требований к вычислительным ресурсам и сжатия больших языковых моделей (LLM). Однако использование предварительно обученных моделей от третьих лиц может нести в себе скрытые угрозы. Злоумышленники могут внедрить "закладки" в модели-учителя, которые будут переданы модели-ученику.
🎯 Как работают атаки?
Злоумышленник создает качественную модель-учителя с "закладками" и размещает их на общедоступных платформах, таких как GitHub. Пользователи, загружающие модели и использующие их для KD, рискуют передать вредоносные функции в свои модели-ученики, даже если используют чистые наборы данных для обучения.
🔐 Заключение
Использование Knowledge Distillation, несмотря на его эффективность, требует осторожного подхода, особенно при выборе моделей-учителей из ненадежных источников. Необходимо учитывать возможные угрозы и предпринимать дополнительные меры для проверки моделей перед их использованием.
🔗 Подробнее о методе данной атаки можно прочитать в научной статье.
Stay secure and read SecureTechTalks 📚
#Кибербезопасность #MachineLearning #KnowledgeDistillation #SecureTechTalks
👍1
💻 GenAI легко подвергается атакам
💾 Согласно данным компании Lakera, 95% экспертов в области кибербезопасности выражают недоверие к мерам защиты, применяемым для моделей GenAI. Красноречивые данные показывают, что модели GenAI можно легко скомпрометировать. Промт атаки позволяют злоумышленникам манипулировать приложениями, получать несанкционированный доступ, похищать конфиденциальные данные и выполнять другие нежелательные действия.
💥 GenAI: каждый может стать хакером
Lakera создала образовательную игру Gandalf, которая привлекла более миллиона игроков, включая специалистов по кибербезопасности. Интересный факт: 200,000 из них успешно преодолели семь уровней игры, демонстрируя свою способность манипулировать моделями GenAI. Этот пример наглядно показывает, что сегодня практически любой может стать потенциальным хакером. Навыки программирования теперь не обязательны.
🔐 Надежность и безопасность: ключевые барьеры для внедрения GenAI
Около 35% респондентов обеспокоены надежностью и точностью моделей LLM, в то время как 34% волнует конфиденциальность данных и безопасность. Наибольшие сложности возникают из-за нехватки квалифицированного персонала, на что указали 28% участников опроса.
🏦 Отрасли проявляют различный уровень готовности к внедрению GenAI и обеспечению безопасности. Финансовый сектор, например, демонстрирует высокую склонность к строгим мерам безопасности: 20% организаций уже имеют команды, специализирующиеся на безопасности ИИ: 27% из них оценивают свою готовность на уровне 4/5 или 5/5. В то время как в секторе образования лишь 9% организаций имеют такие команды и только 15% высоко оценили свою готовность.
Stay secure and read SecureTechTalks 📚
#GenAI #LLM #Threat #Lakera #cybersecurity #Cybernews
💾 Согласно данным компании Lakera, 95% экспертов в области кибербезопасности выражают недоверие к мерам защиты, применяемым для моделей GenAI. Красноречивые данные показывают, что модели GenAI можно легко скомпрометировать. Промт атаки позволяют злоумышленникам манипулировать приложениями, получать несанкционированный доступ, похищать конфиденциальные данные и выполнять другие нежелательные действия.
💥 GenAI: каждый может стать хакером
Lakera создала образовательную игру Gandalf, которая привлекла более миллиона игроков, включая специалистов по кибербезопасности. Интересный факт: 200,000 из них успешно преодолели семь уровней игры, демонстрируя свою способность манипулировать моделями GenAI. Этот пример наглядно показывает, что сегодня практически любой может стать потенциальным хакером. Навыки программирования теперь не обязательны.
🔐 Надежность и безопасность: ключевые барьеры для внедрения GenAI
Около 35% респондентов обеспокоены надежностью и точностью моделей LLM, в то время как 34% волнует конфиденциальность данных и безопасность. Наибольшие сложности возникают из-за нехватки квалифицированного персонала, на что указали 28% участников опроса.
🏦 Отрасли проявляют различный уровень готовности к внедрению GenAI и обеспечению безопасности. Финансовый сектор, например, демонстрирует высокую склонность к строгим мерам безопасности: 20% организаций уже имеют команды, специализирующиеся на безопасности ИИ: 27% из них оценивают свою готовность на уровне 4/5 или 5/5. В то время как в секторе образования лишь 9% организаций имеют такие команды и только 15% высоко оценили свою готовность.
Stay secure and read SecureTechTalks 📚
#GenAI #LLM #Threat #Lakera #cybersecurity #Cybernews
🔐 Обучение наименьшим возмущениям: новый подход к защите LLM
💡 Современные системы машинного обучения сталкиваются с угрозой атак, при которых злоумышленники стремятся нарушить работу модели путём внесения малозаметных изменений в входные данные. Недавнее исследование, представленное на arxiv.org, предлагает новый взгляд на подход к обучению моделей: Least Adversarial Training (LAT).
🔍 Что такое обучение наименьшим возмущениям?
Обучение наименьшим возмущениям (LAT) - метод, который фокусируется на повышении стойкости модели к наименьшим и наиболее эффективным для атак изменениям данных. В отличие от традиционного обучения с использованием широкого спектра данных, LAT концентрируется на обучении модели на данных, которые подвергаются минимальным, но стратегическим изменениям. Цель такого подхода заключается в том, чтобы минимизировать влияние подобных атак на модель и сделать её более устойчивой.
⚙️ Основные аспекты LAT:
1. Определение уязвимых точек: LAT позволяет выявить точки в данных, которые наиболее чувствительны к минимальным изменениям. Это помогает сосредоточить обучение модели на уязвимых местах, улучшая её устойчивость к атакам.
2. Минимизация ошибки: Основная задача LAT заключается в снижении уровня ошибок модели при обработке данных, подвергнутых наименьшим возмущениям, за счёт создания и использования специальных наборов данных, которые имитируют возможные атаки.
3. Интеграция с текущими моделями: LAT может быть интегрирован в существующие архитектуры машинного обучения, что позволяет улучшить их защиту без необходимости кардинального пересмотра всей модели.
🚀 Практическое применение
Обучение наименьшим возмущениям особенно актуально в тех областях, где требуется высокая степень точности и устойчивости, таких как финансовые технологии, безопасность данных и здравоохранение. Например, в финансовом секторе применение LAT может существенно снизить риски атак на системы, обрабатывающие транзакции, а в здравоохранении — повысить надёжность диагностических систем, работающих с конфиденциальными данными пациентов.
🔧 Результаты в цифрах
В экспериментах с различными архитектурами моделей, LAT продемонстрировал улучшение устойчивости к атакам в среднем на 20-30% по сравнению с традиционными методами обучения.
🔐 Для более глубокого понимания и детального изучения данного подхода, настоятельно рекомендуем ознакомиться с полным текстом исследования в научной статье arXiv.
Stay secure and read SecureTechTalks 📚
#MachineLearning #AI #Cybersecurity #AIsecurity #DataProtection #SecureTechTalks
💡 Современные системы машинного обучения сталкиваются с угрозой атак, при которых злоумышленники стремятся нарушить работу модели путём внесения малозаметных изменений в входные данные. Недавнее исследование, представленное на arxiv.org, предлагает новый взгляд на подход к обучению моделей: Least Adversarial Training (LAT).
🔍 Что такое обучение наименьшим возмущениям?
Обучение наименьшим возмущениям (LAT) - метод, который фокусируется на повышении стойкости модели к наименьшим и наиболее эффективным для атак изменениям данных. В отличие от традиционного обучения с использованием широкого спектра данных, LAT концентрируется на обучении модели на данных, которые подвергаются минимальным, но стратегическим изменениям. Цель такого подхода заключается в том, чтобы минимизировать влияние подобных атак на модель и сделать её более устойчивой.
⚙️ Основные аспекты LAT:
1. Определение уязвимых точек: LAT позволяет выявить точки в данных, которые наиболее чувствительны к минимальным изменениям. Это помогает сосредоточить обучение модели на уязвимых местах, улучшая её устойчивость к атакам.
2. Минимизация ошибки: Основная задача LAT заключается в снижении уровня ошибок модели при обработке данных, подвергнутых наименьшим возмущениям, за счёт создания и использования специальных наборов данных, которые имитируют возможные атаки.
3. Интеграция с текущими моделями: LAT может быть интегрирован в существующие архитектуры машинного обучения, что позволяет улучшить их защиту без необходимости кардинального пересмотра всей модели.
🚀 Практическое применение
Обучение наименьшим возмущениям особенно актуально в тех областях, где требуется высокая степень точности и устойчивости, таких как финансовые технологии, безопасность данных и здравоохранение. Например, в финансовом секторе применение LAT может существенно снизить риски атак на системы, обрабатывающие транзакции, а в здравоохранении — повысить надёжность диагностических систем, работающих с конфиденциальными данными пациентов.
🔧 Результаты в цифрах
В экспериментах с различными архитектурами моделей, LAT продемонстрировал улучшение устойчивости к атакам в среднем на 20-30% по сравнению с традиционными методами обучения.
🔐 Для более глубокого понимания и детального изучения данного подхода, настоятельно рекомендуем ознакомиться с полным текстом исследования в научной статье arXiv.
Stay secure and read SecureTechTalks 📚
#MachineLearning #AI #Cybersecurity #AIsecurity #DataProtection #SecureTechTalks
🔍 Uscrapper: инструмент для OSINT анализа
Uscrapper — open-source инструмент, созданный для автоматизированного сбора данных из онлайн-источников.
🚀 Основные возможности Uscrapper:
- Поддержка многопоточного режима для одновременного парсинга веб-страниц.
- возможность сбора данных из различных источников, включая поисковые системы, социальные сети и другие платформы.
- возможности кастомизации для адаптации под конкретные задачи и нужды пользователя.
- Возможность настройки запросов для поиска по ключевым словам.
💡 Для кого подойдет Uscrapper?
Uscrapper станет полезным инструментом для специалистов по кибербезопасности, исследователей в области OSINT, а также всех, кто занимается киберразведкой и мониторингом активности в сети. Инструмент помогает не только собирать информацию, но и систематизировать её для дальнейшего анализа.
🔧 Установка и использование
Установка Uscrapper достаточно проста: проект размещен на GitHub, и его можно легко развернуть, следуя инструкциям в репозитории. Тамже доступны примеры использования, которые помогут быстро освоиться с инструментом.
🔗 Ссылка на GitHub
Stay secure and read SecureTechTalks 📚
#Cybersecurity #OSINT #OpenSource #SecureTechTalks #Uscrapper #ИнформационнаяБезопасность #Киберразведка
Uscrapper — open-source инструмент, созданный для автоматизированного сбора данных из онлайн-источников.
🚀 Основные возможности Uscrapper:
- Поддержка многопоточного режима для одновременного парсинга веб-страниц.
- возможность сбора данных из различных источников, включая поисковые системы, социальные сети и другие платформы.
- возможности кастомизации для адаптации под конкретные задачи и нужды пользователя.
- Возможность настройки запросов для поиска по ключевым словам.
💡 Для кого подойдет Uscrapper?
Uscrapper станет полезным инструментом для специалистов по кибербезопасности, исследователей в области OSINT, а также всех, кто занимается киберразведкой и мониторингом активности в сети. Инструмент помогает не только собирать информацию, но и систематизировать её для дальнейшего анализа.
🔧 Установка и использование
Установка Uscrapper достаточно проста: проект размещен на GitHub, и его можно легко развернуть, следуя инструкциям в репозитории. Тамже доступны примеры использования, которые помогут быстро освоиться с инструментом.
🔗 Ссылка на GitHub
Stay secure and read SecureTechTalks 📚
#Cybersecurity #OSINT #OpenSource #SecureTechTalks #Uscrapper #ИнформационнаяБезопасность #Киберразведка
🔍 PostgreSQL: как криптоджекинг угрожает безопасности баз данных
Плохо защищённые PostgreSQL базы данных, работающие на Linux-серверах, становятся мишенями для криптоджекинг-атак. Исследователи из Aqua Security обнаружили эту угрозу, наблюдая за работой хакеров на системе-ловушке (honeypot).
⚠️ Как происходит атака?
Киберпреступники начинают с брутфорсинга учетных данных для доступа к базе данных. После успешного взлома они:
1. Создают новую роль пользователя с возможностью входа и повышенными привилегиями.
2. Лишают скомпрометированную учетку прав суперпользователя, чтобы ограничить доступ другим возможным злоумышленникам.
3. Начинают сбор информации о системе.
4. Выполняют команды оболочки для загрузки двух файлов на систему.
🔧 Вредоносные файлы
Первый файл — PG_Core — нацелен на удаление cron-заданий для текущего пользователя и остановку процессов, связанных с другим криптомайнинговым ПО (например, Kinsing, WatchDog, TeamTNT). Злоумышленник также удаляет файлы и логи, чтобы скрыть следы атаки.
Второй файл — PG_Mem — представляет собой дроппер для Linux, содержащий криптомайнер XMRIG, который затем сохраняется и запускается на системе.
🌐 Широкий спектр потенциальных целей
PostgreSQL — широко используемая система управления реляционными базами данных с открытым исходным кодом. Она часто развёртывается в облаке, в средах Kubernetes и на локальных серверах организаций. По данным Shodan, в настоящее время более 830 000 PostgreSQL баз данных доступны из Интернета, что делает их привлекательными целями для криптоджекинг-групп и вымогателей.
🛡️ Как защитить PostgreSQL от криптоджекинга?
- Избегайте прямого доступа к PostgreSQL через Интернет: Используйте VPN, SSH-туннели или обратные прокси для безопасного доступа.
- Настройте сетевую безопасность: Ограничьте доступ к базе данных с помощью брандмауэров.
- Применяйте сильные пароли: Все пользователи должны иметь уникальные и сложные пароли.
- Включите журналы аудита и системы обнаружения вторжений.
- Отключайте ненужные функции и защищайте приложения от SQL-инъекций.
🔗 Дополнительные меры защиты PostgreSQL от криптоджекинга описаны тут.
Stay secure and read SecureTechTalks 📚
#PostgreSQL #Криптоджекинг #Кибербезопасность #SecureTechTalks #ИнформационнаяБезопасность #БазыДанных #Linux
Плохо защищённые PostgreSQL базы данных, работающие на Linux-серверах, становятся мишенями для криптоджекинг-атак. Исследователи из Aqua Security обнаружили эту угрозу, наблюдая за работой хакеров на системе-ловушке (honeypot).
⚠️ Как происходит атака?
Киберпреступники начинают с брутфорсинга учетных данных для доступа к базе данных. После успешного взлома они:
1. Создают новую роль пользователя с возможностью входа и повышенными привилегиями.
2. Лишают скомпрометированную учетку прав суперпользователя, чтобы ограничить доступ другим возможным злоумышленникам.
3. Начинают сбор информации о системе.
4. Выполняют команды оболочки для загрузки двух файлов на систему.
🔧 Вредоносные файлы
Первый файл — PG_Core — нацелен на удаление cron-заданий для текущего пользователя и остановку процессов, связанных с другим криптомайнинговым ПО (например, Kinsing, WatchDog, TeamTNT). Злоумышленник также удаляет файлы и логи, чтобы скрыть следы атаки.
Второй файл — PG_Mem — представляет собой дроппер для Linux, содержащий криптомайнер XMRIG, который затем сохраняется и запускается на системе.
🌐 Широкий спектр потенциальных целей
PostgreSQL — широко используемая система управления реляционными базами данных с открытым исходным кодом. Она часто развёртывается в облаке, в средах Kubernetes и на локальных серверах организаций. По данным Shodan, в настоящее время более 830 000 PostgreSQL баз данных доступны из Интернета, что делает их привлекательными целями для криптоджекинг-групп и вымогателей.
🛡️ Как защитить PostgreSQL от криптоджекинга?
- Избегайте прямого доступа к PostgreSQL через Интернет: Используйте VPN, SSH-туннели или обратные прокси для безопасного доступа.
- Настройте сетевую безопасность: Ограничьте доступ к базе данных с помощью брандмауэров.
- Применяйте сильные пароли: Все пользователи должны иметь уникальные и сложные пароли.
- Включите журналы аудита и системы обнаружения вторжений.
- Отключайте ненужные функции и защищайте приложения от SQL-инъекций.
🔗 Дополнительные меры защиты PostgreSQL от криптоджекинга описаны тут.
Stay secure and read SecureTechTalks 📚
#PostgreSQL #Криптоджекинг #Кибербезопасность #SecureTechTalks #ИнформационнаяБезопасность #БазыДанных #Linux