🔍 Как мобильные приложения раскрывают ваши данные: реальный случай из жизни 📱

Современные мобильные приложения собирают о нас огромные объемы данных, но насколько глубоко они могут проникнуть в личную жизнь? Один инженер по кибербезопасности решил провести эксперимент, чтобы выяснить, какие данные о его местоположении передаются рекламным компаниям. То, что он обнаружил, шокирует.

🔎 Эксперимент: слежка через обычную мобильную игру

Инженер, назовем его Тим, использовал старый iPhone 11 с чистой установкой iOS и новым Apple ID. Он решил установить популярную мобильную игру "Stack" от KetchApp и настроил Charles Proxy для мониторинга сетевого трафика.

📡 Открытие №1: передача данных без разрешения

Несмотря на то, что в настройках iPhone службы геолокации были отключены, игра всё равно передала его координаты через рекламные сети. В одном из запросов, отправленных на https://o.isx.unity3d.com, Тим обнаружил:
- IP-адрес
- Широту и долготу (приблизительное местоположение)
- Временную метку
- Идентификатор устройства (ID for Vendor)

🎯 Эти данные сначала ушли в Unity Ads, затем в рекламную платформу Moloco Ads, а после передались рекламодателям, например, компании Bwin. Спустя несколько секунд Тим увидел рекламу, таргетированную на его регион.

👀 Facebook следит, даже если его нет

Следующее открытие было ещё более тревожным. Несмотря на то, что Тим не устанавливал на телефон приложения от Meta, трафик всё равно отправлялся на серверы Facebook.

📌 Что Facebook получил?

- IP-адрес
- Временную метку
- Техническую информацию об устройстве

Это означает, что даже без установленного Facebook рекламные сети передают ему данные, создавая цифровой след пользователя.

📊 Какие ещё данные собираются?

Помимо местоположения и идентификаторов устройства, приложения фиксируют:
- Уровень яркости экрана
- Заряд батареи
- Подключены ли наушники
- Громкость звука

🔺 Зачем это рекламодателям?

Такие параметры могут использоваться для динамического изменения рекламы. Например, если у вас низкий заряд батареи, вам могут не показывать рекламу энергоёмких приложений, а при подключенных наушниках — рекламу аудиосервисов.

⚠️ Выводы: что делать, чтобы защитить данные?

✅ Выключайте рекламу на уровне системы. В iOS и Android есть настройки, ограничивающие передачу данных рекламодателям.
✅ Используйте VPN и DNS-фильтры. Они помогают блокировать трекинговые серверы.
✅ Ограничивайте доступ приложениям. Проверяйте, какие разрешения запрашивает приложение, даже если оно кажется безобидным.
✅ Изучайте политику конфиденциальности. Иногда в ней прямо говорится о сборе данных и передаче в рекламные сети.

Stay secure and read SecureTechTalks 📚

#Кибербезопасность #Слежка #МобильныеПриложения #Конфиденциальность #ЗащитаДанных #РекламныеСети #UnityAds #FacebookTracking #SecureTechTalks #DigitalPrivacy

🔍 Анализ киберугроз 2024 года: ключевые тенденции и прогнозы на будущее 📊

В современном цифровом мире киберугрозы продолжают эволюционировать, становясь всё более изощрёнными и разрушительными. Недавний отчёт компании BI.ZONE, посвящённый ландшафту угроз за 2024 год, проливает свет на текущие тенденции и даёт представление о том, чего ожидать в ближайшем будущем. Давайте детально рассмотрим основные выводы этого исследования.

📈 Рост атак на государственный сектор

В 2024 году государственные учреждения стали основными целями кибератак, составляя 15% от общего числа инцидентов. Это связано с повышенной активностью хактивистов, особенно во второй половине года. Финансовый сектор и отрасль транспорта и логистики также оказались под прицелом злоумышленников, с долями атак в 13% и 11% соответственно.

🎯 Изменение мотивации атакующих

Хотя финансовая выгода остаётся главным мотивом киберпреступников, её доля снизилась с 76% до 67%. В то же время наблюдается рост атак, направленных на кибершпионаж, доля которых увеличилась до 21%. Хактивизм также набирает обороты, составляя 12% от всех атак. Эти группы не только похищают данные, но и часто публикуют их в даркнете или используют для дальнейших атак.

🛡️ Эволюция методов проникновения

Фишинг остаётся популярным методом взлома, однако его доля снизилась с 76% до 57% к концу года. Злоумышленники всё чаще маскируют фишинговые письма под официальные сообщения от государственных органов, создавая ощущение срочности и повышая вероятность успешной атаки. Также увеличилось использование украденных учётных данных (27%) и эксплуатация уязвимостей в общедоступных приложениях (13%).

🔍 Десять ключевых особенностей киберугроз 2024 года
➖ Атаки через подрядчиков: Злоумышленники компрометируют IT-инфраструктуры поставщиков, чтобы получить доступ к данным целевых организаций.
➖ Использование вредоносного ПО с русскоязычных теневых ресурсов: Преступники применяют готовые инструменты, распространяемые через форумы и Telegram-каналы, что ускоряет подготовку атак.
➖ Эксперименты с новыми фреймворками постэксплуатации: Атакующие тестируют малоизвестные инструменты для закрепления в системах жертв и усложнения обнаружения.
➖ Фишинг от имени госорганов: Увеличение числа фишинговых писем, маскирующихся под официальные сообщения, с целью обмана пользователей.
➖ Применение средств туннелирования трафика: Использование легитимных инструментов для обхода защитных механизмов и поддержания доступа к скомпрометированным системам.
➖ Загрузка собственных интерпретаторов команд и сценариев: Хакеры внедряют собственные инструменты для выполнения команд на скомпрометированных системах, обходя стандартные средства защиты.
➖ Атаки на системы управления базами данных: Злоумышленники нацеливаются на СУБД для кражи или уничтожения критически важных данных.
➖ Использование легитимных инструментов администрирования: Применение стандартных средств администрирования для скрытного управления скомпрометированными системами.
➖ Атаки на облачные сервисы: Рост числа атак на облачные инфраструктуры, где хранятся данные и приложения организаций.
➖ Усиление координации между хактивистами: Группы хактивистов всё чаще объединяют усилия, что делает их атаки более масштабными и сложными для предотвращения.

📅 Прогнозы на 2025 год

Ожидается, что в 2025 году киберпреступники продолжат совершенствовать свои методы, делая атаки ещё более целенаправленными и сложными для обнаружения. Организациям необходимо усиливать меры кибербезопасности, включая обучение сотрудников, обновление программного обеспечения и внедрение современных средств защиты.

Stay secure and read SecureTechTalks 📚

#Кибербезопасность #Кибератаки #Фишинг #Хактивизм #Кибершпионаж #ИнформационнаяБезопасность #BI_ZONE #ThreatZone2025 #Киберугрозы #SecureTechTalks

🔍 Может ли ИИ самостоятельно взломать корпоративную сеть?

Современные технологии искусственного интеллекта (ИИ) открывают перед нами огромные возможности. Но что, если их использовать не для защиты, а для атаки? Недавнее исследование специалистов TU Wien показало, что большие языковые модели (LLM) способны автоматически проводить тестирование на проникновение в корпоративные сети Active Directory.

📌 Исследователи разработали полностью автономный инструмент, управляемый LLM, который смог:
- Провести разведку сети Microsoft Active Directory.
- Получить учетные данные пользователей без вмешательства человека.
- Перемещаться внутри сети и эмулировать действия злоумышленника.

Все тесты проводились в реалистичной среде "Game of Active Directory" (GOAD) — симуляции корпоративной сети, часто используемой пентестерами.

🚀 Как ИИ смог взломать сеть?

🕵️‍♂️ 1. Разведка и анализ инфраструктуры
ИИ начал с анализа сети, выявляя доменные контроллеры и ключевые узлы. Для этого использовались инструменты типа nmap и netexec.

🔑 2. Добыча учетных данных
Благодаря техникам атаки, таким как AS-REP Roasting и Kerberoasting, ИИ смог добыть хеши паролей пользователей. Затем он использовал Hashcat и John the Ripper для их взлома.

📂 3. Анализ файлов на сетевых ресурсах
ИИ искал на серверах текстовые файлы, PowerShell-скрипты и другие документы, которые могли содержать учетные данные или уязвимые конфигурации.

🛠 4. Использование инструментов атак
Было использовано более 72 инструментов, включая:
smbclient (поиск уязвимостей в сетевых папках),
rpcclient (атаки через удаленные вызовы процедур),
bloodhound (анализ структуры домена).

🏆 Результаты теста

📌 В каждом эксперименте ИИ компрометировал хотя бы одну учетную запись.
📌 В среднем за один тест находилось 5 критически уязвимых аккаунтов.
📌 35% команд были с ошибками, но ИИ учился на них и адаптировался.

⚠️ Подведём итоги

✅ ИИ может автоматизировать пентесты, делая их дешевле и доступнее.
✅ Злоумышленники тоже могут использовать ИИ, что повышает уровень угроз.
✅ Корпорациям придется быстрее адаптироваться, используя ИИ для защиты.

💬 Как думаете, возможен ли в будущем полный автоматический взлом без участия человека?

Stay secure and read SecureTechTalks 📚

#Кибербезопасность #Pentest #ИИ #ActiveDirectory #LLM #CyberThreats #SecureTechTalks #Хакеры #AIpentest #AIhacking

🔥 Штрафы до 3% от выручки и тюрьма до 10 лет! Как новые законы изменят кибербезопасность в 2025 году?

🚀 В 2025 году в России вступят в силу новые законы, которые кардинально изменят правила игры. Теперь за утечку данных можно получить многомиллионные штрафы или даже реальный срок! Разбираем главные изменения и даём рекомендации, как избежать проблем.

💰 1. Огромные штрафы за утечку персональных данных

📌 Что изменилось?

💸 Теперь за утечку персональных данных компаниям грозят штрафы до 3% от годовой выручки!

⚖ Для должностных лиц штраф составит от 200 тыс. до 1,3 млн рублей, а за повторное нарушение — до 1,5 млн рублей.

🏢 Для юридических лиц за первое нарушение штрафы останутся в пределах 3–15 млн рублей, но при повторной утечке они могут достигнуть 3% от годового оборота.

📉 Такой закон уже действует в Европе (GDPR) и привёл к тому, что компании стали серьёзно относиться к защите данных.

🛡 2. Можно ли снизить штраф?

✅ Да, если компания:
Вложила не менее 0,1% от оборота в защиту данных за последние 3 года.
Соблюдала все требования безопасности в течение последнего года.

💡 Кто виноват? Что делать?
📌 Срочно пересмотреть все процессы работы с персональными данными!
📌 Обновить политику безопасности и провести аудит защиты данных.
📌 Разграничить права доступа сотрудников к данным.

🚔 3. Уголовная ответственность: до 10 лет тюрьмы!

🔍 Что изменилось?

⚠ Теперь за неправомерный доступ, использование или передачу персональных данных можно:
Лишиться свободы на 4 года и получить штраф до 300 тыс. рублей.
Если это сделал сотрудник компании — до 6 лет лишения свободы и штраф до 1 млн рублей.
А если утечка привела к тяжёлым последствиям (банкротство, ущерб здоровью) — до 10 лет лишения свободы и штраф до 3 млн рублей!

🔍 4. Роскомнадзор хочет стандартизировать обработку данных

📢 Основные предложения:

📉 Сократить количество оснований для обработки персональных данных.
🔐 Ввести единые отраслевые стандарты защиты данных.
🤝 Передавать защиту персональных данных на аутсорсинг, если у компании нет ресурсов на собственную безопасность.

🧐 Есть ли риски?

📌 Малый бизнес может не справиться с новыми требованиями.
📌 Придётся инвестировать в системы защиты, такие как DCAP-системы (контроль утечек данных).

✅ Что делать, чтобы не попасть под санкции?

🔹 Обновить системы защиты персональных данных (DLP, DCAP, SIEM).
🔹 Провести аудит информационной безопасности до конца 2024 года.
🔹 Настроить мониторинг аномальной активности сотрудников.
🔹 Разграничить доступ к критическим данным.
🔹 Готовить отчётность о выполнении требований регуляторов.

⚡ Пора действовать!

💥 Грядёт новая эра в кибербезопасности: наказания за утечки станут жёстче, а требования — строже.

🛑 Если бизнес не примет меры прямо сейчас, можно потерять миллионы рублей на штрафах или даже получить уголовное дело.

📢 Как вы думаете, поможет ли это реально снизить утечки или компании найдут способы обхода?
Делитесь мнением в комментариях!

Stay secure and read SecureTechTalks 📚

#Кибербезопасность #ПерсональныеДанные #УтечкаДанных #SecureTechTalks #ЗаконОДанных #ЗащитаИнформации #Киберугрозы #Фишинг #DataSecurity #Роскомнадзор

🔥 Как защитить ИИ-агентов от взлома: скрытые угрозы и советы по безопасности

🚀 ИИ-агенты захватывают мир бизнеса, помогая автоматизировать общение с клиентами, обрабатывать запросы и находить решения за секунды. Но что, если злоумышленники смогут использовать этих помощников против вас? В этом посте разберём угрозы безопасности в системах Retrieval Augmented Generation (RAG) и дадим советы по защите ваших ИИ-агентов.

⚠️ Опасности, которые подстерегают ИИ-агентов:

💀 1. Атаки через вредоносные данные:
Злоумышленники могут внедрить фальшивую информацию в базы знаний агента. В результате он начнёт отвечать неправильно, давать опасные советы или раскрывать конфиденциальную информацию.

💣 2. Уязвимости в генерации ответов:
Даже с безопасными данными агент может сформировать вредоносный ответ из-за плохих настроек модели или отсутствия ограничений.

🕵️ 3. Атаки через промпты (Prompt Injection):
Злоумышленники могут обмануть агента, заставив его игнорировать защитные фильтры и раскрывать скрытые данные.

🛡️ Как обезопасить ИИ-агентов: ТОП-5 рекомендаций

✅ 1. Фильтрация данных перед загрузкой:
📊 Проверяйте информацию перед добавлением в базу знаний. Используйте алгоритмы для выявления вредоносного контента и автоматические сканеры безопасности.

✅ 2. Мониторинг активности агента:
📈 Логируйте все взаимодействия: кто задаёт вопросы, какие ответы даёт агент. Это поможет выявить подозрительную активность и предотвратить атаки.

✅ 3. Обучение на безопасных данных:
💾 Используйте только проверенные и очищенные датасеты для обучения моделей. Это снизит риск появления неадекватных или опасных ответов.

✅ 4. Внедрение ограничений:
🚫 Установите запреты на определённые темы или команды. Агенты не должны иметь доступа к критически важным функциям системы или выполнять опасные команды.

✅ 5. Регулярное обновление защиты:
🛡️ Патчите уязвимости в модели и инфраструктуре. Проводите регулярные пентесты системы, чтобы выявлять слабые места до того, как их найдут злоумышленники.

📊 Интересный факт:

📉 По данным Cybersecurity Ventures, к 2025 году глобальные потери от кибератак с использованием ИИ достигнут $10,5 трлн. Это значит, что защита ИИ-агентов — не опция, а необходимость!

💡 Post Scriptum

ИИ-агенты — это мощный инструмент, но без защиты они могут стать точкой входа для хакеров. Внедряйте фильтрацию данных, ограничивайте доступ к функциям и не забывайте про мониторинг активности. Чем раньше вы укрепите защиту, тем меньше шансов, что ваш ИИ-агент будет использоваться против вас.

Stay secure and read SecureTechTalks 📚

#Кибербезопасность #ИИАгенты #RAG #LLM #AI #ЗащитаДанных #ИнформационнаяБезопасность #PromptInjection #SecureTechTalks #AIhacking

💡GPT-4 против Llama3: Кто из ИИ справился с задачами по кибербезопасности?🤖

🚀 Большие языковые модели (GPT-4o, Gemini, Cohere и Llama3) часто используются для аудитов, тестирования на проникновение и анализа угроз. Но можно ли доверять их ответам? Учёные из Stony Brook University, Rutgers University и Cisco Research провели масштабное исследование, проверяя, насколько согласованны ответы LLM при одинаковых вопросах по кибербезопасности.

💡 Согласованность (Consistency) — способность модели давать похожие ответы на одинаковые или схожие запросы. Если LLM отвечает по-разному на один и тот же вопрос, это:
⚠️ Снижает доверие к её рекомендациям.
⚠️ Увеличивает риск ошибок в кибероперациях.
⚠️ Свидетельствует о возможности галлюцинаций модели.

🛡️ Методика исследования: как тестировали LLM

✅ Использовали 40 вопросов по кибербезопасности, разбив их на два типа:
📊 Информационные (33 вопроса): Например, «Что такое триада CIA?»
💡 Ситуационные (7 вопросов): Например, «Получили письмо от банка с просьбой перейти по ссылке — что делать?»
✅ Применили два типа проверки согласованности:
Самопроверка (Self-Validation): Одна модель сравнивает свои собственные ответы.
Перекрёстная проверка (Cross-Validation): Модели оценивают ответы друг друга.
✅ Оценка согласованности проводилась по четырём метрикам:
📊 Jaccard Index: Сходство по уникальным словам.
🔍 Cosine Similarity: Сходство по контексту.
🔤 Levenshtein Distance: Различие по символам.
📈 Sequence Matcher: Похожесть структуры ответа.

📊 Результаты: кто оказался самым надёжным ИИ?

1️⃣ Информационные вопросы:

🏆 GPT-4o Mini — лидер: На высоком пороге точности модель прошла 90% тестов.
🥈 GPT-3.5 — второй: Уступил по точности, но обошёл другие модели.
🟡 Gemini — стабилен на низком и среднем порогах, но проиграл в сложных сценариях.
❌ Cohere и Llama3 — часто путались, особенно при объяснении понятий.

2️⃣ Ситуационные вопросы (абстрактные кейсы):

🤖 Все модели показали падение согласованности.
💡 Только GPT-4o Mini справился с самопроверкой в сложных кейсах.
❌ В перекрёстной проверке Cohere ошибся, утверждая, что неверный ответ был правильным.
🚩 Пример провала моделей:
На вопрос: «Объясните триаду CIA в кибербезопасности», модель Meta OPT ответила про Центральное разведывательное управление (CIA), а не про Confidentiality, Integrity, Availability. Перекрёстная проверка выявила ошибку, но GPT-3.5 и Cohere неправильно подтвердили ответ как верный, что показывает уязвимость при коллективной проверке.

💡 Выводы исследования:

✅ GPT-4o Mini — лидер по точности и согласованности.
✅ Перекрёстная проверка лучше выявляет ошибки, чем самопроверка.
✅ Информационные вопросы проще для моделей, чем ситуационные.
✅ Проблема галлюцинаций остаётся острой, особенно при открытых вопросах.

📢 Выводы:

🛑 Для SOC-центров: Использовать перекрёстную проверку ответов моделей для анализа угроз.
🛑 Для пентестов: Использовать LLM как советника, но проверять ответы вручную.
🛑 Для автоматизации аудитов: Применять модели с высокой согласованностью (например, GPT-4o Mini).

Stay secure and read SecureTechTalks 📚

#Кибербезопасность #ИИ #LLM #GPT4 #CyberSec #SecureTechTalks #Hallucinations #AItrust #Gemini #Cohere #Llama3

🔥 Критическая уязвимость PostgreSQL и атака на Минфин США! 💥

💣 В конце 2024 года Министерство финансов США подверглось мощной кибератаке. Для взлома злоумышленники использовали 0-day уязвимость в PostgreSQL (CVE-2025-1094), а также пробили защиту через платформу удалённого доступа BeyondTrust.

⚠️ Как PostgreSQL дал хакерам ключ от системы:

💀 CVE-2025-1094 — критическая уязвимость в PostgreSQL, связанная с ошибкой обработки данных в кодировке UTF-8. Простыми словами: система принимала вредоносные запросы, открывая злоумышленникам дверь прямо в базу данных.

📊 Проблема была в том, что встроенные функции (PQescapeLiteral(), PQescapeIdentifier(), PQescapeString() и PQescapeString Conn()) не до конца «чистили» синтаксис кавычек в тексте. В итоге — SQL-инъекции и полный контроль над сервером.

💡 Как атаковали Министерство финансов США:

💥 Атака шла в два этапа:

1️⃣ Первый удар: через уязвимость в BeyondTrust (CVE-2024-12356), которую хакеры использовали для первого доступа.
2️⃣ Второй удар: эксплойт PostgreSQL (CVE-2025-1094) помог злоумышленникам проникнуть глубже, повысить права и украсть данные сотрудников.

🤯 Интересно, что до закрытия уязвимости BeyondTrust, CVE-2025-1094 могла использоваться даже самостоятельно, что делает её ещё опаснее.

🚨 Если вы используете PostgreSQL рекомендуем проверить логи на признаки аномалий: Особенно внимательно — активность, похожую на попытки SQL-инъекций или Cobalt Strike.

☠️ PostgreSQL — отличная БД, но без обновлений она может стать основным слабым местом. Не откладывайте патчи на потом, ведь злоумышленники ждать не будут!

Stay secure and read SecureTechTalks 📚

#Кибербезопасность #PostgreSQL #CVE20251094 #SQLInjection #МинфинСША #BeyondTrust #SecureTechTalks #0day #Infosec #DataLeak

🔍 Kunai: следим за событиями Linux

Kunai — инструмент с открытым исходным кодом, разработанный для глубокого и точного отслеживания событий в Linux-средах.

🚀 Ключевые особенности

➖ Хронологическая последовательность событий: Kunai обрабатывает и доставляет события строго в том порядке, в котором они происходят, что предотвращает несоответствия и повышает точность судебной экспертизы.

➖ Корреляция на уровне хоста: Инструмент включает встроенные механизмы обогащения и корреляции, позволяющие командам безопасности получать контекст событий, происходящих в системе.

➖ Мониторинг контейнеров: Поддержка Linux namespaces и контейнерных технологий позволяет отслеживать активность внутри контейнеров, что особенно важно для современных облачных сред.

🛠️ Технологическая основа

Решение использует технологию eBPF (Extended Berkeley Packet Filter), устанавливая пробелы на уровне ядра для захвата и анализа критически важных событий безопасности в реальном времени. Собранные данные обрабатываются пользовательской программой, отвечающей за упорядочивание, обогащение и корреляцию информации.

Особенностью реализации является использование языка программирования Rust и библиотеки Aya, что обеспечивает создание автономного бинарного файла, включающего как eBPF-пробелы, так и логику обработки на уровне пользователя. Это упрощает развертывание и интеграцию Kunai в существующие процессы обеспечения безопасности.

📈 Преимущества использования Kunai

➖ Снижение шума: Благодаря корреляции событий на уровне хоста, Kunai генерирует меньше, но более информативных событий, снижая нагрузку на системы логирования и облегчая анализ.

➖  Гибкость и расширяемость: Открытая архитектура и поддержка пользовательских правил обнаружения позволяют адаптировать Kunai под специфические потребности организации.

➖ Интеграция с другими инструментами: Поддержка YARA-правил для сканирования файлов и возможность подключения к MISP для реального времени сканирования индикаторов компрометации расширяют функциональность Kunai.

🔧 Планы на будущее и доступность

Команда разработчиков активно работает над улучшением Kunai. В планах — разработка центрального сервера для упрощения развертывания правил обнаружения, управления индикаторами компрометации и эффективной обработки логов с возможной интеграцией с системами хранения логов.

Поддержание актуальности кода eBPF в соответствии с последними изменениями ядра Linux является приоритетом для обеспечения стабильности и производительности. Кроме того, ведутся исследования по добавлению новых типов событий для улучшения обнаружения вредоносного ПО и расширения правил обнаружения, основанных на вкладе сообщества.

🔗 Инструмент доступен бесплатно на GitHub.

Проект ориентирован на сообщество, и разработчики приветствуют обратную связь, предложения и запросы на новые функции.

Stay secure and read SecureTechTalks 📚

#Кибербезопасность #LinuxSecurity #Kunai #ThreatHunting #eBPF #RustLang #SOC #SecureTechTalks #OpenSource #MalwareDetection

🔍 SpiderSim: новая эра моделирования кибератак с мультиагентными системами

🚀 Кибербезопасность в эпоху цифровизации сталкивается с новыми вызовами. Заводы, энергетические сети и логистические системы становятся всё более автоматизированными, а это значит, что атаки на них могут нанести колоссальный ущерб.

Чтобы эффективно защищаться, необходимо тестировать системы в условиях, приближенных к реальности.

📢 SpiderSim — платформа с открытым исходным кодом для моделирования кибератак и защиты в индустриальных системах. Она позволяет быстро и эффективно создавать сложные сценарии угроз, используя мультиагентные технологии и модульную архитектуру.

⚡ Почему традиционные киберполигоны устарели?

🛠 Сложность развертывания: настройка полноценного киберполигона требует огромных ресурсов и времени.
🛑 Ограниченные сценарии: большинство решений работают по фиксированным сценариям и не адаптируются к реальным угрозам.
🔍 Отсутствие автоматизации: создание тестов вручную отнимает недели или даже месяцы.

🕸 Что отличает SpiderSim?

🔹 Единая модель сценариев: возможность моделирования различных атак и методов защиты в единой системе.
🤖 Мультиагентная координация: автоматизированная генерация сценариев за счёт взаимодействия независимых агентов.
🔧 Модульные компоненты безопасности: встроенные инструменты, такие как honeypot-модули, анализатор уязвимостей и Shocktrap, для создания реалистичных атак и защиты.

💡 Примеры использования:

Компания, управляющая умными городами, использует SpiderSim для тестирования устойчивости систем видеонаблюдения. Модель симулирует DDoS-атаку, проверяет поведение системы и предлагает способы защиты.

🏗 Архитектура решения

🛠 1. Модельирование сценариев
👨‍💻 SpiderSim использует формализованный подход к созданию киберугроз: анализирует отрасль, выделяет уязвимые точки и формирует атакующие стратегии.

🤖 2. Мультиагентная система
🕵️ Агенты работают в координации друг с другом, обеспечивая динамическое развитие сценариев атак и защиты в реальном времени.

🛡 3. Атомарные модули безопасности
⚙️ Поддержка встроенных решений для анализа поведения атакующих, тестирования honeypot-ловушек и моделирования защиты.

🔬 Реальные кейсы:

📡 Мониторинг морских ранчо: тестирование защиты сенсорных сетей от взлома.
🏭 Промышленные сети: симуляция атак на умные заводы и тестирование реакции безопасности.
🔌 Энергосети: проверка устойчивости SCADA-систем к взломам и диверсиям.

🔑 Основные преимущества

✅ Быстрое создание сложных сценариев
✅ Масштабируемость для разных отраслей
✅ Полная автоматизация тестирования безопасности

🔗 Инструмент доступен на GitHub.

Stay secure and read SecureTechTalks 📚

#Кибербезопасность #SpiderSim #CyberRange #ThreatSimulation #Infosec #AI #SCADA #IoTSecurity #CyberThreats #SecureTechTalks

🔍 PRevent: защита кода от вредоносных изменений прямо в GitHub

💻 Разрабатываешь ПО? Тогда знаешь, что один незаметный бэкдор в pull request'е может обойтись очень дорого. А что если твой репозиторий используют десятки разработчиков, и проверять код вручную — невозможно?

🔥 PRevent — инструмент, который автоматически анализирует изменения в коде, выявляет подозрительные места и сразу комментирует их в PR. Всё просто: твоя команда видит потенциальную угрозу ещё до слияния в основной код.

🚀 Что умеет PRevent?

🔹 Автоматически проверяет все pull request'ы на наличие вредоносного кода.
🔹 Выявляет аномальные изменения (скрытые бэкдоры, подмену зависимостей, SQL-инъекции).
🔹 Интегрируется с GitHub без сложных настроек.
🔹 Поддерживает разные языки программирования — подходит для любых проектов.

🔥 Почему стоит попробовать?

✅ Не нужен ручной анализ — PRevent сам найдет подозрительные места.
✅ Снижение риска атак через supply chain — инструмент ловит вредоносные изменения ещё на стадии PR.
✅ Прозрачность для команды — комментарии с анализом видны прямо в GitHub.

⚙ С чего начать?

1️⃣ Установи PRevent из GitHub.
2️⃣ Подключи его к своему репозиторию.
3️⃣ Оформи PR и смотри, как инструмент анализирует код.

🚨 Разработчики всё чаще становятся мишенью атак, а бэкдоры могут просачиваться незаметно. PRevent поможет вовремя остановить подозрительные изменения, не теряя времени на ручные проверки.

Stay secure and read SecureTechTalks 📚

#Кибербезопасность #PRevent #DevSecOps #GitHubSecurity #CodeReview #OpenSource #SecureTechTalks #SupplyChainAttack #MaliciousCode #Security

🔥 Misconfig Mapper: ищем ошибки в конфигурациях 💥

🔍 Misconfig Mapper —  CLI-инструмент с открытым исходным кодом, созданный для быстрого поиска ошибок конфигурации в популярных сервисах. Он помогает выявлять уязвимости в таких продуктах, как Jenkins, GitLab, Atlassian, и проверять безопасность ваших SaaS-решений и фреймворков.

🛠️ Что умеет Misconfig Mapper?
🚀 Автоматизация тестирования — инструмент сам проверяет конфигурации, экономя ваше время и силы.
🌐 Масштабируемость — поддерживает одновременную проверку множества сервисов.
🔧 Гибкость — легко адаптируется для новых технологий через файл services.json.
📚 Документация — подробные инструкции по выявлению и устранению уязвимостей.

💡 Как начать работу?

1️⃣ Установите инструмент с GitHub.
2️⃣ Запустите сканирование, указав нужные параметры.
3️⃣ Получите отчёт и устраняйте найденные уязвимости.

🎥 Больше о Misconfig Mapper:
📄 Документация: Intigriti Hack Hub
▶️ Видеообзор: YouTube

💥 Не оставляйте уязвимости без внимания — проверьте свою инфраструктуру уже сейчас!

Stay secure and read SecureTechTalks 📚

#MisconfigMapper #Кибербезопасность #Инфобез #BugBounty #SecurityTools #DevSecOps #SecureTechTalks #ITSecurity #VulnerabilityManagement #CyberSec

🚨 Агентные системы ИИ: Умные, автономные… и опасные? 🚨

Агентные системы — сложные ИИ-модели, которые могут самостоятельно принимать решения, выстраивать стратегии и выполнять задачи без постоянного участия человека.


💡 Что такое агентные системы?
Если говорить простыми словами, агентные системы — это интеллектуальные ИИ-ассистенты нового поколения, которые могут не просто выполнять разовые задачи, но и действовать как полноценные агенты, принимая решения и используя внешние инструменты. Они:

🔹 Объединяют несколько моделей и систем в единую архитектуру для решения сложных задач

🔹 Используют инструменты (например, API, базы данных, веб-сервисы) для взаимодействия с внешней средой

🔹 Работают автономно, сводя к минимуму вмешательство человека в процесс принятия решений и выполнения задач
Это открывает колоссальные возможности — от автоматизации рутинных процессов до создания умных помощников и полноценных аналитических систем. Но чем больше у ИИ свободы, тем выше потенциальные риски.

🧱 5 уровней автономности агентных систем
Разработчики NVIDIA выделяют 5 уровней автономности ИИ-агентов, и каждый из них имеет свои возможности и риски:

0️⃣ Инференс API (Inference API)
Самый простой уровень. Вы отправляете запрос — ИИ даёт ответ. Например: «Какая погода в Москве?» — и получаете прогноз. Минимум автономности, минимум рисков.

1️⃣ Детерминированная система (Deterministic System)
ИИ выполняет несколько шагов по жёстко заданной логике. Например, переводит текст, затем анализирует его и строит отчёт. Всё чётко и предсказуемо.

2️⃣ Условная логика (Conditional Logic)
Здесь начинается гибкость. ИИ сам выбирает инструменты в зависимости от условий задачи. Например, при анализе документа выбирает, использовать ли OCR или парсер в зависимости от формата файла.

3️⃣ Ограниченная автономия (Limited Autonomy)
Система получает общую задачу и сама решает, какие инструменты и шаги использовать, чтобы достичь цели. Это уже серьёзный уровень автономности, требующий более сложной архитектуры безопасности.

4️⃣ Высокая автономия (High Autonomy)
Минимальное участие человека. Система сама планирует и выполняет задачи, корректируя свои действия по ходу процесса. Здесь уже нужны надёжные механизмы контроля и защиты данных.

5️⃣ Полная автономия (Full Autonomy)
Максимальный уровень. ИИ действует полностью самостоятельно, может обучаться на лету, изменять свои алгоритмы и принимать решения в реальном времени. Это впечатляюще… и очень опасно, если система попадёт в руки злоумышленников.

😱 Что же тут опасного?

Каждый уровень автономности ИИ — это не только новые возможности, но и новые киберугрозы:

🔸 Prompt Injection (внедрение вредоносных инструкций)
Злоумышленник может подменить запросы или данные, чтобы изменить поведение ИИ. Например, агент может начать выполнять вредоносные команды, думая, что это часть его задачи.

🔸 Подмена источников данных (Data Poisoning)
Если ИИ использует внешние данные, их можно подменить — и система начнёт принимать ошибочные решения на основе фальшивой информации.

🔸 Атаки через инструменты (Tool Exploitation)
Если агент использует внешние API или программы, взлом одного из инструментов может привести к компрометации всей системы.

🛡️ Как защитить агентные системы ИИ?

Вот несколько критически важных шагов, которые помогут уменьшить риски:

✅ Контроль входящих данных — тщательно проверяйте всю информацию, поступающую в систему, чтобы исключить подмену или вредоносные запросы.

✅ Изоляция команд и данных — разделяйте потоки управления и информацию, чтобы злоумышленник не мог подменить команды через данные.

✅ Ограничение автономности — не давайте системе избыточной свободы на ранних этапах внедрения.

✅ Мониторинг и аудит — постоянно отслеживайте действия ИИ, фиксируя аномалии и подозрительные активности.

✅ Обновление моделей безопасности — адаптируйте системы защиты к новым видам угроз, появляющимся вместе с развитием технологий.

Stay secure and read SecureTechTalks 📚

#CyberSecurity #AI #ИИ #АгентныеСистемы #PromptInjection #DataProtection #MachineLearning #TechTalks #SecureTech #AIThreats