🚀 AutoSwagger: автоматическая генерация OpenAPI-спецификаций

📡 Упрощаем работу с API и повышаем безопасность

AutoSwagger — инструмент с открытым кодом, разработанный Intruder.io, который делает одну, но крайне важную вещь: автоматически извлекает OpenAPI-спецификации (Swagger) из веб-приложений, даже если они не задокументированы.

🤖 Зачем нужен AutoSwagger?

Многие приложения (особенно legacy) не имеют документированного API. Что это значит для безопасника?
➖Неясна логика запросов и структура путей.
➖Трудно автоматизировать анализ уязвимостей.
➖Тесты на авторизацию, ограничение методов и rate-limit приходится делать вручную.

AutoSwagger решает всё это. Он перехватывает HTTP-трафик, анализирует его, и строит .yaml-файл OpenAPI, который можно скормить Burp Suite, ZAP, Postman, Dredd и другим инструментам.

⚙️ Принцип работы

AutoSwagger слушает трафик между клиентом и сервером (через MITM-прокси или сессии Burp/ZAP) и автоматически строит спецификацию OpenAPI:
➖Запоминает уникальные endpoints (GET, POST, PUT, DELETE и т.д.)
➖Извлекает параметры из тела запроса, query и path
➖Анализирует заголовки и статус-коды
➖Автоматически группирует запросы по тегам и структуре

💡 В итоге вы получаете почти полную API-документацию — даже если разработчики не оставили ни строки Swagger-декларации.

📦 Возможности

🔍 Анализ любого трафика — можно использовать как с прокси (Burp, ZAP), так и с логами HAR или ПКАП
📄 Генерация OpenAPI 3.0 — стандартная спецификация, которую понимают все современные сканеры
🧠 Обогащение вручную — вы можете доработать YAML-файл, указать авторизацию, добавить примеры
🧪 Интеграция с fuzzing и security tools — AutoSwagger хорошо сочетается с:
- OWASP ZAP
- Postman
- Schemathesis
- Dredd
- Burp Repeater + Intruder

🛡️ Применение

📍 Пентесты API: Получите карту всех обнаруженных endpoint'ов и быстро напишите тест-кейсы.
🧪 Fuzzing на основе схемы: Используйте генератор для атаки на структуру запросов.
📊 Отчётность и отчёты для заказчиков: визуализация и структурированность повышают доверие.
🤖 Автоматизация CI/CD: проверка изменения API и сравнение с эталонной спецификацией.

💡 Для кого?

🔐 Red Team и пентестеры — для ускорения API-реконструкции
🏢 ИБ-отделы и DevSecOps-интеграторы — для контроля изменений API в продуктиве
🧪 Тестировщики — для генерации автоматизированных тестов по реальному трафику
👨‍💻 Разработчики — чтобы не писать Swagger руками

🌐 Где найти?
Исходный код на GitHub:
🔗 https://github.com/intruder-io/autoswagger
Документация включает примеры, инструкции и описание форматов вывода.

Stay secure and read SecureTechTalks 📚

#APIsecurity #AutoSwagger #OpenAPI #PentestTools #BugBounty #DevSecOps #Swagger #Cybersecurity #SecurityAutomation #BurpSuite #OWASP #ZAP #APITesting #SecureTechTalks #RedTeamTools #InfoSec #OpenSourceTools #YAML #ThreatDetection

🧠 RAG Security Scanner — инструмент для анализа утечек в Retrieval-Augmented Generation

📚 Когда внешние данные превращаются в угрозу

RAG-архитектуры стали неотъемлемой частью современного ИИ: они позволяют языковым моделям (LLM) давать более точные ответы, подгружая внешний контекст из баз знаний, вики, векторных хранилищ. Но где данные — там и риски. Один неосторожный документ, и ваш GPT может начать «цитировать» токены, персональные данные или внутренние инструкции.

Чтобы этого не произошло, можно использовать RAG Security Scanner — open-source-инструмент, позволяющий автоматически проверить, не выдает ли ваша RAG-система конфиденциальную информацию пользователям.

🔍 Что реально делает этот инструмент?

RAG Security Scanner воспроизводит поведение ретривера LLM и анализирует документы, доступные модели. Он:
➖разбивает документы на фрагменты (чанки)
➖индексирует их в локальном FAISS-хранилище
➖применяет ключевые фразы-триггеры ("password", "confidential", "api_key", и т.д.)
➖ищет, какие куски могут быть возвращены в ответ на потенциально чувствительные запросы

Итог: вы получаете список фрагментов, содержащих уязвимую информацию, которые могут быть «вытянуты» LLM в процессе генерации.

📦 Фичи, которые делают его полезным

💡 Гибкая система ключевых слов — можно добавлять свои триггеры под нужды проекта
🧠 Полноценная локальная работа — не требует подключения к внешним API
📂 Поддержка распространённых форматов — PDF, .txt и т.п.
⚠️ Прозрачная визуализация совпадений — легко отследить, где именно возникает риск
🧰 Интеграция с пайплайнами — можно внедрить в CI/CD для автоматической проверки

🧪 Overview

RAG Security Scanner —это рабочий инструмент для:
➖обеспечения безопасности RAG-приложений и чат-ботов
➖оценки рисков при загрузке данных в LangChain, LlamaIndex и др.
➖тестирования и аудита корпоративных знаний перед их отправкой в векторное хранилище
➖контроля соответствия требованиям privacy и compliance

🔗 Ссылка на проект:
💻 GitHub: github.com/olegnazarov/rag-security-scanner

Stay secure and read SecureTechTalks 📚

#RAGSecurityScanner #RAG #LLMSecurity #DataPrivacy #OpenSourceTools #PentestTools #Cybersecurity #LangChain #AICompliance #SecureTechTalks #VectorDB #FAISS #AIContextLeak #DevSecOps #SecurityScanner #RedTeamTools #AIHardening

💥 Кибератака на «Аэрофлот»: как уничтожили 7000 серверов

🛑 28 июля 2025 года крупнейший авиаперевозчик России столкнулся с беспрецедентной кибератакой. Инцидент парализовал работу всей IT-инфраструктуры:
- отменены десятки рейсов ✈️
- сбои затронули десятки тысяч пассажиров
- 20+ ТБ данных оказались похищены или уничтожены
- акции компании рухнули на бирже 📉

🧠 Как это произошло? (Техническая сторона)

🔹 Длительная подготовка
По данным экспертов, злоумышленники находились в сети «Аэрофлота» около года. Это говорит о supply-chain или APT-атаке: проникновение произошло задолго до дня «X», а затем велась тихая разведка.
🔹 Компрометация ключевых систем
Хакеры заявили, что получили доступ к:
- ERP и CRM,
- системам бронирования,
- корпоративной почте (включая топ-менеджмент),
- внутренним порталам,
аудио- и видеосерверам службы охраны.
🔹 Методы, которые могли быть использованы:
эксплуатация не обновлённых уязвимостей в ПО,
слабая сегментация сети: «корпоративный портал» и «критические сервисы» не были изолированы,
возможный инсайдерский фактор (учётные данные сотрудников),
отсутствие полноценного EDR/UEBA-контроля, который мог бы заметить аномалии.
🔹 Разрушение инфраструктуры
Хакеры утверждают, что вывели из строя более 7000 серверов (виртуальных и физических), фактически уничтожив ядро IT-ландшафта. Это похоже на комбинированную атаку: взлом → закрепление → разрушение, что типично для кибервойн и операций государственных APT-групп.

💣 Риски:

- Массовый фишинг по базе клиентов.
- Продажа корпоративных секретов на теневых рынках.
- Использование данных для будущих атак на партнёров и государственные сервисы.

⏱ Хронология дня атаки

🕗 07:40 – официальное сообщение: «сбой в IT-системах».
🕙 10:12 – отмена 42 пар рейсов, позже ещё 7.
🕛 11:16 – Silent Crow берут на себя ответственность и публикуют детали: «22 ТБ, 7000 серверов».
🕐 13:00+ – Генпрокуратура возбуждает дело, Песков называет ситуацию «тревожной», акции падают на 4%.
🕓 Вечер – хаос в аэропортах: очереди, отмены, пересадка пассажиров на «Победу» и «Россию».

💰 Последствия

➖Финансовый ущерб: от 10 до 50 млн долларов (прямые потери + восстановление + компенсации).
➖Репутационный удар: доверие к авиакомпании подорвано, особенно в сфере работы с персональными данными.
➖Юридические риски: если подтвердится утечка персональных данных, возможны штрафы и иски.
➖Рост внимания государства: усиление киберконтроля над транспортной инфраструктурой.

🔐 Ключевые выводы

✅ Даже крупнейшие компании с формальной «импортозамещённой» инфраструктурой (Astra Linux, отечественные ИБ-решения) не застрахованы от глубоких атак.
✅ APT-угрозы способны оставаться незамеченными годами.
✅ Сегментация и мониторинг — must-have: нельзя хранить корпоративную почту и критическую ERP в одной плоскости.
✅ Ransomware — это уже прошлое. Сейчас цели — разрушение и хаос.

Stay secure and read SecureTechTalks 📚

#Аэрофлот #Кибератака #SilentCrow #APT #Cybersecurity #ThreatIntel #Ransomware #DevSecOps #SecureTechTalks #CriticalInfrastructure #InfoSec #IncidentResponse #RedTeam #APTattack #DataLeak #DigitalWar #SOC #BlueTeam #Russia #CyberWar #SecurityAnalytics

🔐 Securing Agentic Applications: как защитить автономных LLM-агентов от хаоса и атак?

OWASP Guide 1.0: практический фреймворк безопасности для будущего ИИ

👾 Будущее уже наступило

ИИ-системы следующего поколения — это уже не просто чат-боты.
Это автономные агенты, которые:
— сами ставят цели
— строят планы
— используют внешние API и инструменты
— взаимодействуют с другими агентами
— и могут вести себя непредсказуемо

Такой подход называется Agentic AI. Если у обычных LLM риски ограничиваются сессией, то у агентов появляются долговременные уязвимости и новые векторы атак.

⚠️ Проблема: агент — как стажёр с доступом к продакшену

Он умеет всё. И этим опасен:
➖может запомнить ложную информацию (Memory Poisoning)
➖запустить опасную команду (Tool Misuse)
➖не отличить настоящего пользователя от подставного (Identity Hijack)
➖«поверить» в ложные цели (Reasoning Injection)
➖сработать по таймеру (Temporal Trigger)
➖случайно «поговорить» с фейковым агентом (Inter-Agent Hijack)

🧩 MAESTRO: 7-слойная модель угроз от OWASP

OWASP предлагает анализировать безопасность агентных систем через 7 ключевых компонентов:

1️⃣ Memory — отвечает за долговременное хранилище агента.
Атаки: подмена, удаление, инсерт ложных фактов.
Контроль: хэширование, версия, контроль доступа.

2️⃣ Actions / Tools — использование внешних инструментов и команд.
Атаки: выполнение вредоносных инструкций.
Контроль: allowlist, sandbox, журналирование.

3️⃣ Environment — внешняя среда, включая API, файловую систему, настройки.
Атаки: несовместимость, баги, изменение окружения.
Контроль: изоляция среды, автоматизированные тесты.

4️⃣ Social Context — убеждения, цели и мотивации агента.
Атаки: манипуляции через ложные цели или мета-информацию.
Контроль: проверка целей, фильтрация reasoning, цепочки доверия.

5️⃣ Temporal — временные аспекты поведения.
Атаки: отложенные команды, запланированные сбои.
Контроль: таймеры, экспирация, мониторинг времени.

6️⃣ Roles / Privileges — распределение прав и ролей между агентами.
Атаки: эскалация прав, захват сессий.
Контроль: RBAC, ACL, токены с ограничениями.

7️⃣ Observer / HITL — контроль человеком.
Атаки: отсутствие обратной связи или непрозрачность.
Контроль: стоп-кнопки, визуализация действий, пошаговые проверки.

🧠 Кейсы и практики: как применяют в реальности

При проектировании chat-бота с памятью, важно предусмотреть возможность очистки, аудита и защиты контекста.

В системах типа RAG, нужно защищать индекс от чувствительной информации и добавлять фильтры на уровне чанков.

При работе с автономными агентами в DevOps (например, код-ревью, CI/CD), стоит использовать sandbox-команды и верификацию логики.

📌 Новизна

Agentic AI отличается от обычных LLM:
➖У обычных LLM нет состояния — у агентов оно есть.
➖Обычные модели просто отвечают — агенты действуют.
➖В LLM нет инструментов — у агента есть shell, API, база.
➖У LLM одна сессия — у агента может быть долгая жизнедеятельность с памятью и инициативой.

В Agentic AI требуется не просто защита prompt'ов, а полноценное архитектурное проектирование безопасности.

🔧 Что предлагает OWASP?

OWASP выпустил практический гайд, где описаны:
- основные угрозы
- принципы построения безопасных агентов
- рекомендации по каждому компоненту
- библиотеки и инструменты для аудита
- список кейсов и примеров

🔮 Будущее безопасности Agentic AI

🧩 Интеграция MAESTRO в CI/CD пайплайны
🤝 Создание Explainable Agents с визуализацией reasoning
⚠️ Снижение риска чрезмерной автономии через контроль целей
📡 Использование LLM для оценки других LLM — многослойный аудит
🛡 Разработка фреймворков аудита reasoning и планов агента

📖 Полный гайд:
Securing Agentic Applications Guide 1.0

🔥 Не забудьте прочитать OWASP LLM Top 10 и следить за новыми рекомендациями от NIST и OpenAI.

Stay secure and read SecureTechTalks 🧠

#AgenticAI #OWASP #AIAgents #LLMsecurity #ToolMisuse #MemoryPoisoning #MAESTRO #DevSecOps #Cybersecurity #SecureTechTalks #AIAudit #AgentFramework #ThreatModeling #OpenSourceSecurity #AutonomousSystems

🚨 Взлом ChatGPT в одну строку: Как app_id стал ключом к чужим приложениям

🔐 ChatGPT, Claude, Gemini — под ударом через уязвимость в популярной AI-платформе

Сегодня разбираем кейс нетривиального взлома LLM: утечка приватных AI-приложений из-за одной фатальной ошибки в логике авторизации.

🧨  История взлома

Платформа Base44 — конструктор AI-приложений с поддержкой LLM (включая GPT, Claude, Gemini) — допустила уязвимость, которая позволяла получить доступ к чужим приватным проектам, зная всего одну строку: app_id.

Это значение не считается секретным — его можно было найти:
➖в URL-адресе публичных приложений,
➖в открытом manifest.json
➖вытащить с клиентской стороны через DevTools.

👉 Итог: зная app_id, атакующий мог зарегистрироваться и пройти верификацию на чужом проекте, получив полный доступ к его возможностям.

🔧 Где ошибка?

Исследователи из Wiz.io обнаружили два критически уязвимых эндпойнта:

/auth/register
/auth/verify-otp

Они:
не требовали никакой предварительной авторизации, и
не проверяли принадлежность пользователя к владельцу app_id.

💥 Результат: любой пользователь мог "прикинуться" владельцем чужого приложения, используя только ID.

📉 В чем критика?

Base44 работает как обёртка над мощными языковыми моделями. Приватные проекты часто содержат:
➖секретные промпты (prompt engineering),
➖бизнес-логику (например, для банков, медицины, HR),
➖ключи доступа к внешним сервисам (API OpenAI, Google, AWS).

Взлом давал возможность:
увидеть и скопировать конфигурации,
использовать чужие токены,
взаимодействовать с LLM от чужого имени.

📍 Риски и последствия

🧠 Утечка интеллектуальной собственности: уникальные способы работы с LLM могли быть украдены конкурентами.
⚠️ Подмена данных: злоумышленник мог изменить поведение AI-приложения без ведома автора.
💸 Финансовые убытки: использование чужих API-ключей могло привести к росту счетов за ИИ-инференс.

🛡️ Что сделали разработчики?

Base44 после публикации отчета:
- срочно закрыли уязвимость,
провели ревизию API и логики авторизации,
- добавили защиту на уровне токенов и проверку ownership.

Wiz рекомендует использовать более строгие механизмы идентификации, включая:
- bind-сессию к IP-адресу,
- временные токены,
и ограничение доступа к регистрационным маршрутам.

🧪 Уроки для профессионалов

1️⃣ Никогда не доверяйте значениям, которые может получить клиент.
2️⃣ Public app ≠ Open Access API. Обязательно проверяйте принадлежность пользователя.
3️⃣ Системы генерации AI-приложений должны проходить пентест на уровне логики, а не только на уровне инъекций.
4️⃣ Обратите внимание на API Gateways и Zero Trust модели — это не просто модные слова, а жизненная необходимость.

🔗 Источники
Анализ Wiz: Critical vulnerability in Base44

Stay secure and read SecureTechTalks 📚

#LLM #Base44 #APISecurity #PromptLeak #AIHacking #CyberSecurity #SecureTechTalks #RedTeam #SecurityIncident #AuthBypass #GPT #Claude #Gemini #OWASP #DevSecOps

🧠 NER в кибераналитике: как данные путают модели

Новое исследование поставило под сомнение ключевую гипотезу: что больше данных — это всегда лучше. Спойлер: нет.

📌 В чём суть?

Модели для распознавания сущностей (NER), обученные на кибербезопасных датасетах, резко теряют точность, если объединить разные наборы данных. Потери достигают -27% по F1-score. Причина — противоречия в аннотациях: в одном датасете Google — это компания, в другом — система.

⚔️ Суть проблемы

Исследователи объединили 4 популярных датасета из кибердомена:
- APTNER — отчёты по APT-группам, 260K токенов, 21 тип сущности
- CYNER — отчёты threat intelligence, 107K токенов, 5 сущностей
- DNRTI — данные из GitHub и госструктур, 175K токенов, 13 сущностей
- ATTACKER — блоги исследователей, 79K токенов, 18 сущностей

После унификации все сущности были сведены к 4 основным классам:
🟩 Organization
🟧 System
🟥 Vulnerability
🟦 Malware

Но… оказалось, что одни и те же слова аннотированы по-разному:
• Linux в одном случае — System, в другом — вообще не сущность
• Dridex — то Malware, то System
• Google — одновременно Organization и System (зависит от контекста)
• sample — где-то файл, где-то вредонос

Итог: при обучении на одном датасете и тестировании на другом — модели начинают «сходить с ума», делая лавину ошибок.

📉 Что показал эксперимент?

Модель, обученная на DNRTI, показывает F1 = 0.41 на нём же,
но при тестировании на CYNER падает до 0.07.

Самая болезненная потеря: обучение на ATTACKER, тест на APTNER → F1 = 0.01!

Даже самые продвинутые модели не справляются: мультиголовые и графовые подходы дают мизерный прирост точности.

🔍 Почему это происходит?

➖Аннотационный сдвиг
В разных датасетах используются разные правила выделения сущностей (напр., включать ли скобки в SolarWinds (USA)).

➖Потеря контекста при унификации
Специфичные теги (THREAT_ACTOR) превращаются в обобщённые (Organization), теряя смысл.

➖Дистрибутивные расхождения
Распределения токенов и частот меток между датасетами сильно различаются — это измеряется JS-дивергенцией до 0.24.

➖Перекос в метке "O"
После объединения данные становятся более "разреженными", и модель чаще классифицирует всё как не-сущности → рост ложных отрицаний на 15%.

🧠 Тестируемые подходы
Мультиголовая архитектура:

Отдельные выходы на каждый датасет + общая база. Давала лучшие результаты (например, F1 = 0.52 на DNRTI), но всё равно недостаточные.

LST-NER (графовая модель):
Использует схожесть сущностей между датасетами через метрику Gromov-Wasserstein. Увы, почти не превосходит BERT base.

🛡 Практические советы для аналитиков и ML-инженеров:

✅ Не объединяйте кибердатасеты вслепую — всегда проводите кросс-валидацию

✅ Формализуйте гайдлайны для аннотаторов:
Что такое System, где кончается Organization
Как оформлять spans и что исключать

✅ Валидируйте на чужих данных — если вы делаете модель под отчёты Mandiant, тестируйте на GitHub или CISA

✅ Лучше взять BERT и дообучить, чем писать кастомную архитектуру с нуля — он устойчивее ко сдвигам в разметке

🚀 Что дальше?

✍️ Нужны индустриальные стандарты по аннотациям (вроде MITRE ATT&CK для NER)

🧠 Полуавтоматическая разметка с проверкой экспертом

🔬 Использование доменно-специфичных эмбеддингов (например, на основе ThreatCrowd, VirusTotal)

📌 Итог:

Объединение данных ≠ усиление модели. В кибердомене — наоборот: различия в аннотациях могут убить всю обобщающую способность.

📎 Ресурсы:
Исследование
Код и данные

#CyberNER #SecureTechTalks #ThreatIntel #DataLabeling #MachineLearning #SOCtools #DataDrift

🎯 Hashcat 7.0.0: восстановливаем пароли

🔐 Открытый инструмент стал ещё интересней - поддержка новых алгоритмов, повышение производительности и расширенные возможности аудита.

🔍 Что такое Hashcat?

Hashcat — это open-source инструмент для восстановления паролей по их хешам. Он применяется для оценки устойчивости систем аутентификации, аудита хешей, судебной экспертизы, а также тестирования политик безопасности.

🆕 Ключевые нововведения версии 7.0.0

✅ Расширенная поддержка алгоритмов
В новой версии добавлены более 60 новых хеш-функций, включая:
- PBKDF2-HMAC-SHA512
- SCRAM-SHA-256 (актуален для PostgreSQL 14+)
- Bitwarden scrypt
- Telegram Passlib SHA1-B64
- Модифицированные версии bcrypt

Такой набор существенно расширяет применение Hashcat в современных системах, от корпоративных баз до популярных мессенджеров и менеджеров паролей.

⚙️ Повышение производительности

Hashcat теперь работает быстрее и стабильнее благодаря:
- Оптимизациям движка и ядра
- Поддержке новых GPU-архитектур: NVIDIA Ada, AMD RDNA3
- Обновлённой совместимости с CUDA 12 и OpenCL 3.0

По результатам тестирования, прирост производительности достигает 27% на NVIDIA RTX 4090 по сравнению с предыдущей версией.

🔒 Улучшения в безопасности и стабильности

➖Более строгая валидация входных данных
➖Повышенная устойчивость к повреждённым хеш-файлам
➖Улучшенные логи для аудита и отладки операций

🛠 Где пригодится?

Hashcat особенно полезен в следующих сценариях:
➖Аудит пользовательских паролей: позволяет тестировать прочность паролей в Active Directory и других системах.
➖Пентест корпоративной инфраструктуры: быстро анализирует хеши на предмет слабо защищённых паролей.
➖Форензика и расследования инцидентов: помогает восстанавливать пароли из дампов или улик.
➖Обучение и демонстрации: используется в киберучениях и курсах по информационной безопасности.

📎 Где скачать?

✅ GitHub проекта: github.com/hashcat/hashcat

📌 Рекомендации

Специалистам по ИБ:
Используйте Hashcat в рамках внутреннего аудита и оценки риска слабых паролей.

DevSecOps-командам:
Интегрируйте проверку хешей в CI/CD пайплайны для раннего выявления уязвимых конфигураций.

Форензикам и расследователям:
Оцените новые алгоритмы в работе с инцидентами, особенно связанных с утечками из Bitwarden, Telegram и PostgreSQL.

🧠 В заключение

Обновление делает Hashcat ещё более универсальным и производительным.
Открытые инструменты продолжают играть важную роль в экосистеме кибербезопасности, а Hashcat остаётся одним из флагманов этой области.

Stay secure and read SecureTechTalks 📚

#Hashcat #Cybersecurity #RedTeam #PasswordRecovery #DevSecOps #OpenSource #SecureTechTalks #GPUCracking #SecurityAudit #PenTesting #InfoSec

🧠 Microsoft Project IRE: Новый подход автономной киберзащиты

ИИ-агент нового поколения обнаруживает вредоносное ПО без сигнатур и минимизирует ложные тревоги

🔍 Актуальные проблемы киберобороны

Большинство традиционных решений (EDR/XDR) сталкиваются с рядом системных ограничений:
- Только около 40% новых угроз распознаются сигнатурными методами
- 10 000+ ложных тревог в день перегружают SOC-аналитиков
- Среднее время анализа файла составляет до 47 минут

🦾 Что такое Project IRE?

Project IRE (Intelligent Response Engine) — автономный агент от Microsoft, предназначенный для:
1⃣ Обнаружения неизвестного вредоносного ПО с точностью до 95%
2⃣ Снижения ложных срабатываний на 70%
3⃣ Самостоятельного принятия решений — без постоянного участия оператора

🧬 Как работает система

Процесс анализа строится на трёх ключевых этапах:

1. Динамическая песочница
Подозрительные артефакты запускаются в виртуальной среде, где отслеживаются более 200 поведенческих индикаторов, таких как:
- Вызовы системных API
- Попытки изменения прав
- Признаки шифрования файлов
- Сетевые аномалии и скрытые соединения

2. ИИ-оркестратор
LLM (Large Language Model) интерпретирует поведение и:
- Формирует пояснительный отчёт на естественном языке
- Сравнивает действия с базой из 50+ миллионов инцидентов
- Принимает решение на основе логических цепочек

Пример:

if "ransom_note.txt" in artifacts and "file_encryption" in logs: verdict = "Ransomware"
3. Автономное реагирование
В зависимости от вывода оркестратора:
- При угрозе: устройство изолируется, вредонос удаляется, журнал передаётся в SIEM
- При ложном срабатывании: происходит автоматическая разблокировка и адаптация модели

📊 Результаты валидации на 500 000 образцах

Project IRE показал:
- 95% обнаружения ранее неизвестных угроз, по сравнению с 42% у традиционных решений
- Ложноположительных срабатываний всего 3.6%, вместо 12% у стандартных EDR
- Среднее время анализа составило 4.8 минуты, вместо 47 минут
- Нагрузка на CPU — менее 5%, тогда как EDR потребляют 15–20%

🔎 Практический кейс: обнаружение BlackMatter 2.0

Project IRE выявил один из современных вариантов вымогателя по следующим признакам:
1⃣ Использование PowerShell с обходом политики исполнения
2⃣ Массовое шифрование сетевых папок
3⃣ Соединение с TOR-нодами
4⃣ Попытка отключения защитных систем Windows

🔮 Подведём итоги

➖Сигнатурный анализ уходит в прошлое: ИИ способен обнаруживать fileless-атаки и 0-day
➖Сдвиг в архитектуре SOC: теперь 90% рутинных задач могут обрабатываться ИИ
➖Прогнозирование угроз: на основе поведения создаются графы атак, предсказывающие будущие действия злоумышленников

⚠️ Ограничения и вызовы

➖Уязвимость к adversarial-инъекциям — потенциальная точка давления на LLM
➖Возможные юридические конфликты: автономное удаление файлов может противоречить требованиям GDPR
➖Этическая дилемма: кто несёт ответственность за ошибку — ИИ или поставщик?

🗓 Что дальше?

Q4 2025 — появление публичного API для интеграции со Splunk, Sentinel, CrowdStrike
2026 год — полная интеграция в Microsoft Defender XDR

🧭 Заключение

“Project IRE — это не просто средство защиты. Это система цифрового иммунитета, способная адаптироваться и обучаться в режиме реального времени, обеспечивая безопасность без участия человека.”

🔗 Полезные материалы:

➖Официальный анонс
➖GitHub репозиторий

Stay secure and read SecureTechTalks 📚

#ProjectIRE #Microsoft #Cybersecurity #AI #SOC #EDR #XDR #SecureTechTalks

🔐 JWT: надёжная защита или дыра в безопасности?

Как неконтролируемые токены превращаются в повышенные привилегии

📘 Что такое JWT?

JWT (JSON Web Token) - это компактный и самодостаточный формат передачи информации между сторонами в виде JSON-объекта. Он состоит из трёх частей:
1⃣ Header — заголовок, где указывается алгоритм подписи (например, HS256 или RS256);
2⃣ Payload — полезная нагрузка: ID пользователя, роль, логин и пр.;
3⃣ Signature — цифровая подпись, подтверждающая целостность и подлинность токена.

JWT широко используется в системах аутентификации и авторизации, но при неправильной реализации может стать уязвимостью — вплоть до полного компрометирования прав доступа.

💥 Уязвимость alg: none: отсутствие подписи

Если сервер не проверяет алгоритм, указанный в заголовке токена, злоумышленник может заменить значение alg на "none", удалить подпись и изменить payload, например:
"role": "admin"

Сервер может принять такой токен как действительный — и предоставить доступ к закрытым функциям, считая пользователя администратором.

Это одна из самых известных, но всё ещё встречающихся уязвимостей, особенно в нестандартных или устаревших библиотеках.

🔁 Подмена алгоритма: RS256 → HS256

Интересный кейс с «путаницей алгоритмов».
Предположим:
Сервер ожидает токен, подписанный с помощью асимметричного RS256;
Злоумышленник меняет alg на HS256 и использует публичный ключ как секретный HMAC-ключ;
Затем он подписывает поддельный токен и отправляет его.
Если сервер не проверяет алгоритм строго, то он принимает токен как действительный.

🔓 Слабые ключи и брутфорс

Если секрет, используемый для подписи токенов (HS256), недостаточно надёжен, его можно подобрать:
➖с помощью словарных атак (например, через jwt2john + John the Ripper);
➖через брутфорс (crackjwt.py, Hashcat и др.).

🧪 Распространённые ошибки при работе с JWT

🤦‍♂ Использование decode() без verify() — токен расшифровывается, но подпись не проверяется;
🙈 Отсутствие проверки exp, iss, aud, nbf, jti — позволяет повторно использовать устаревшие или "чужие" токены;
🤷‍♂ Передача токена в URL вместо HTTP-заголовка — приводит к утечкам через логи, историю браузера, рефереры;
⏳ Слишком долгий срок действия токенов — особенно без возможности отзыва;
✍ Логирование JWT в лог-файлы сервера — прямой путь к компрометации.

✅ Меры предосторожности

➖Не доверяйте значению alg из заголовка — задавайте допустимый алгоритм жёстко в конфигурации сервера.
➖Отключите поддержку алгоритма none — даже если он доступен в библиотеке.
➖Предпочитайте асимметричную криптографию (RS256) вместо симметричной (HS256) — это исключает некоторые виды атак.
➖Используйте длинные и криптоустойчивые секреты — не менее 256 бит.
➖Проверяйте все критически важные поля в payload — exp (время истечения), nbf (не раньше), iss (issuer), aud (аудитория), jti (идентификатор токена).
➖Передавайте токены в заголовках (Authorization: Bearer), а не в URL.
➖Не логируйте JWT в логи, особенно при ошибках или 5xx-ответах.
➖Ограничьте срок действия токенов и внедрите механизм их отзыва (например, с помощью blacklist или короткого TTL и refresh-токенов).
➖Аудируйте кодовую базу и зависимости — некоторые библиотеки могут игнорировать верификацию по умолчанию.

🧩 Вывод

JWT создавался как безопасный и самодостаточный формат. Но при ошибочной конфигурации или недостатке контроля он превращается в настоящий эксплойт, особенно в условиях, где разработчики не до конца понимают логику работы алгоритмов и доверяют библиотеке "по умолчанию".

Stay secure and read SecureTechTalks 📚

#JWT #веббезопасность #уязвимости #хакеры #инфобез #RS256 #HS256 #noneattack #pentest #SecureTechTalks

🚀 OpenAI GPT-5: новый этап в эволюции искусственного интеллекта 🤖✨

📅 7 августа 2025 года OpenAI официально представила GPT-5, новую версию своей флагманской языковой модели. Обновление принесло не только рост производительности, но и целый ряд архитектурных и функциональных изменений, которые напрямую затрагивают вопросы безопасности.

🔍 Ключевые изменения

1️⃣ Новая архитектура 🧠
GPT-5 получила усовершенствованную систему параметров и оптимизированную обработку контекста. Это позволяет модели анализировать большие объёмы данных без потери качества ответа.

2️⃣ Увеличенный контекстный объём 📚
Теперь модель способна удерживать в памяти до 256K токенов — это означает, что она может анализировать целые книги, кодовые базы или масштабные отчёты за один запрос.

3️⃣ Снижение галлюцинаций 🎯
Благодаря улучшенным алгоритмам верификации, GPT-5 генерирует на 45% меньше ложных утверждений, что особенно важно при работе с данными в сфере киберзащиты.

4️⃣ Мультиагентная интеграция 🤝
Встроенная поддержка работы с несколькими ИИ-агентами открывает новые возможности для автоматизации расследований инцидентов и координации защитных систем.

📊 Влияние на сферу кибербезопасности

GPT-5 открывает новые возможности для специалистов по ИБ:
🕵️‍♂️ Автоматизация OSINT-исследований
🛡 Быстрое выявление аномалий в логах и сетевом трафике
🔐 Подготовка и верификация политик безопасности
📡 Создание адаптивных антифишинговых систем

🌍 Стратегический потенциал

Для бизнеса GPT-5 - это не просто чат-бот, а интеллектуальный многофункциональный ассистент, который может:
➖повышать продуктивность команд
➖интегрироваться в существующую ИТ-инфраструктуру
➖масштабировать процессы без потери качества

💡 GPT-5 - это шаг к новой эре автоматизации, где LLM становятся ключевым инструментом в арсенале кибербезопасности. Те, кто начнёт использовать технологию уже сегодня, получат стратегическое преимущество завтра.

Stay secure and read SecureTechTalks 📚

#GPT5 #OpenAI #chatgpt #future #CyberSecurity #AI #LLM #ИБ #SecureTechTalks

🔥 Simulation в кибербезопасности: зачем запускать «виртуальные войны» 🚀

Симуляция - это не игра и не просто тест «в лаборатории». Это инструмент, который позволяет видеть уязвимости там, где реальная атака стоила бы миллионов.

💡 Реальные атаки непредсказуемы, а тесты в продакшене - опасны. Симуляция создаёт контролируемую копию инфраструктуры, в которой можно:
- Запустить DDoS 🌊 и отследить, на какой нагрузке сеть «падает».
- Смоделировать подмену данных в SCADA ⚡ и посмотреть, как автоматика начнёт давать ложные команды.
- Проверить реакцию блокчейн-узлов на атаку 51% 💰.
➖Понять, как быстро вредонос распространится в корпоративной сети 🦠.

В симуляции можно крутить ручки параметров: от числа ботов в ботнете до задержек в канале, и фиксировать точные метрики: латентность, потерю пакетов, скорость восстановления, экономический ущерб.

📊 Глобальный анализ (135 исследований за 25 лет)

Учёные классифицировали симуляции по четырём осям:

➖Где применяются: IT-сети, критическая инфраструктура, транспорт, блокчейн.
➖Какие угрозы моделируют: от DoS до цепочек сложных атак.
➖Как моделируют: агентные модели, вероятностные деревья атак, HIL.
➖Для чего: оценка урона, тест защит, генерация ML-датасетов, расчёт ROI от безопасности.

🎯  Реальные кейсы

➖Энергосети (SCADA) - симуляция подмены телеметрии выявила, что неправильная температура в датчике запускает аварийное отключение генератора.
➖Транспорт (V2X) - подмена GPS-координат в симуляции автономного авто приводит к резкому торможению на трассе.
➖Облачные платформы - моделирование DDoS показало, что при атаке в 10 Гбит/с автомитигатор успевает включиться через 7 секунд, но первые 5 секунд сервис недоступен.
➖Блокчейн - симуляция атаки 51% показала, что при снижении хэшрейта на 25% вероятность успеха атакующего растёт в 2,3 раза.

🔥 Что симулируют чаще всего

1⃣ DDoS/DoS 🌊 - лидер по частоте, потому что легко настраивается и даёт чистые метрики.
2⃣ MitM и подмена данных 🎭 - критично для CPS/SCADA, где ошибка сенсора = катастрофа.
3⃣ Распространение вредоносов 🦠 - через SIR/SEIR-модели, чтобы найти точки отказа.
4⃣ Инъекции 💉 - моделируются реже, из-за привязки к конкретным приложениям.

🛠 Рабочие методы

➖ABM (Agent-Based Modeling), когда важно смоделировать действия атакующего, администратора и пользователя в одном сценарии.
➖Compartmental/SIR - быстрый макроанализ распространения угроз.
➖Petri Nets - для многофазных атак с зависимыми шагами.
➖HIL (Hardware-in-the-loop) - незаменимо, если нужно увидеть эффект атаки на реальном железе.
➖Монте-Карло/байесовские деревья атак - для расчёта вероятностей успеха и экономического ущерба.

📌 Как использовать симуляцию на практике

1⃣ Начните с DDoS -  минимальные затраты, максимум пользы для сетевой инфраструктуры.
2⃣ Делайте гибрид: симуляция + HIL для критичных систем.
3⃣ Генерируйте синтетические логи для ML - обучайте детекторы на реальных сценариях.
4⃣ Закладывайте поведение людей - иначе упустите сценарии социнженерии.
5⃣ Считайте деньги - симуляция даёт цифры, которыми можно убедить руководство инвестировать в защиту.

Stay secure and read SecureTechTalks 📚

#Simulation #CyberSecurity #SecureTechTalks #ИБ #DDoS #SCADA #Blockchain #HIL #ML #Инфобез

⚙ Ransomware УЧАТСЯ обходить ИИ-защиту с помощью Adversarial Attacks

Ransomware, который знает, как обмануть вашу систему ИИ-защиты.

Исследователи из Японии создали PoC Ransomware на базе печально известного Conti. Разбираем трендовое исследование, которое переворачивает представление о борьбе с шифровальщиками.

🔍 О чем вообще речь?

Традиционные ИИ-детекторы ransomware анализируют поведение вредоноса в системе (доступ к файлам, вызовы API, сетевую активность). Но злоумышленники учаться *точечно изменять* патерны поведения, чтобы оно "имитировало" легитимный софт.

👉 Adversarial Examples (враждебные примеры) - это метод, позаимствованный из мира компьютерного зрения (помните, как добавляли шум к фото панды, и ИИ видел гиббона?). Здесь "шум" - это микро-изменения в работе ransomware!

🤯 Сложность №1: Поведение ≠ Пиксели

С картинкой просто: добавил невидимый шум к пикселям — получил adversarial example.

С вредоносным ПО сложно: Нельзя просто "добавить шум" к поведению. Нужно физически изменить исходный код так, чтобы:
    -   Вирус остался функциональным (шифровал файлы!).
    -   Его поведение изменилось ровно настолько, чтобы обмануть ИИ.
    -   Производительность не упала катастрофически (иначе атака бесполезна).

💡 Решение ученых: Микроповеденческий Контроль

Исследователи взяли утекший исходный код Conti ransomware и встроили в него "ручки управления":
1⃣ Число потоков (Threads): Сколько параллельных потоков шифрует файлы? (1-3 потока).
2⃣ Коэффициент шифрования (Encryption Ratio): Шифровать файл целиком (100%) или частично (50%)? (Частичное шифрование меняет статистику данных!).
4⃣ Задержка после шифрования (Delay): Добавить паузу после шифрования каждого файла? (0мс, 25мс, 50мс, 100мс).

👉 Идея: Комбинируя эти параметры при запуске (как аргументы командной строки), можно получить 24 разных "поведенческих профиля" одного и того же Conti! Это и есть симуляция "изменения исходного кода" для генерации behavioral adversarial examples.

🔬 Как измеряли "поведение"?

Детектор, который атаковали, использует не просто вызовы API, а данные гипервизора BitVisor, смотрящего "сквозь" ОС:

📁 Паттерны доступа к Хранилищу (Storage):
➖Энтропия записываемых блоков (хаотичность данных = признак шифрования!).
➖Скорость чтения/записи.
➖Разброс адресов (LBA) на диске.

🧠 Паттерны доступа к Памяти (RAM) через Intel EPT:
➖Энтропия операций записи.
➖Количество нарушений EPT (аппаратный счётчик обращений к памяти!).
➖Разброс физических адресов (GPA) в памяти.

📊 Каждую секунду в течение 30 секунд формировался 23-мерный вектор признаков — уникальный "цифровой отпечаток" поведения.

💥 Результаты: ИИ можно обмануть (уже сейчас!)

1⃣ Контроль есть! Изменяя параметры (потоки/коэфф./задержку), авторы существенно меняли низкоуровневые паттерны доступа. Conti *действительно* вел себя по-разному.
2⃣ Атака работает! Точность обнаружения (Recall) ИИ-детектора упала с 0.98 до 0.64! В некоторых конфигурациях поведение модифицированного Conti было статистически ближе к SDelete (легитимная утилита стирания!), чем к "классическому" вымогателю.
3⃣ Пока неидеально: Успешность атаки ~36% (1 - 0.64) — серьезно, но недостаточно для надежного уклонения.

Эволюция: Текущий Рос использует лишь 3 параметра. Представьте инструменты, автоматически генерирующие оптимальный обходной код на основе атаки на "суррогатную" модель ИИ-защиты (grey-box)! Это следующий шаг.

🔗 Полный текст исследования читайте тут

Stay secure and read SecureTechTalks 📚

#Ransomware #AdversarialAI #MachineLearning #CyberSecurity #ThreatIntelligence #Conti #BitVisor #ИБ

🧑‍🎓 Бесплатное обучение GenAI: освоить безопасный ИИ у лидеров рынка  ✨

Сегодня поговорим о том, как использовать доступные курсы от технологических  гигантов, чтобы писать код с помощью генеративного ИИ безопасно, ответственно и профессионально.

1⃣ Amazon Bedrock Guardrails: защита от потери контроля

📌 Ссылка на курс: AWS Bedrock Guardrails

О чём курс: изучение инструментов Guardrails — технологии от AWS, обеспечивающей безопасность, конфиденциальность и соблюдение AI-политик в приложениях на генеративном ИИ.

Что даёт: фильтрация нежелательного контента, блокировка опасных тем, защита от prompt-атак, автоматическое скрытие чувствительных данных (PII, карты, логины).

2⃣ Разработка AI-агентов на Azure AI Foundry

📌 Ссылка на курс: Azure AI Agent Service

О чём курс: создание, развёртывание и управление мощными AI-агентами с нуля с помощью Azure.

Кому полезно: разработчикам, дата-сайентистам и ИТ-профи, которые внедряют интеллектуальные агенты в бизнес-процессы — от чат-ботов до автоматизированной аналитики.

ИБ-акцент: корректная настройка прав и ролей в облаке — ключ к предотвращению злоупотреблений агентом или утечек через API.

3⃣ AI-поиск на платформе Generative AI App Builder

📌 Ссылка на курс: Generative AI App Builder Search

О чём курс: создание поисковых решений с генеративным ИИ, которые позволяют искать по внутренним документам, базам знаний и сайтам.

Где использовать: в крупных компаниях, где информация хранится в десятках систем, а поиск по ней занимает часы.

ИБ-вопросы: нужно грамотно ограничить доступ, фильтровать запросы и защищать результаты от эксплойтов через поиск.

⚡️ А нужно ли это все?

Освоение Bedrock Guardrails даст вам понимание, как встроить защиту от утечек и вредоносных запросов прямо в архитектуру ИИ-сервиса.

Знание Azure AI Foundry научит управлять агентами с безопасными правами и контролем действий в облаке.

А опыт работы с AI-поиском поможет строить безопасные корпоративные поисковые системы, которые не станут точкой входа для атак.

Stay secure and read SecureTechTalks 📚

#GenAI #AIcourses #ИБ #Безопасность #SecureTechTalks #Microsoft #AWS #Google #AIagents #ResponsibleAI