Информационная безопасность

Матери позвонили. Мои интонация и голос, говорит сбивчиво: попал в неприятности, нужны деньги, сейчас перезвонит человек и объяснит куда.

Она положила трубку и набрала меня. Я ответил. На этом всё и кончилось.

Меня в этой истории зацепило не то, что кто-то собрал модель моего голоса - публичных записей хватает у любого, кто хоть раз выступал или записывал видео. Зацепило, что защитой оказалась не осведомлённость и не бдительность. Защитой оказалось то, что она набрала номер сама.

За последние годы произошло несколько утечек, когда посторонние лица получали доступ к видеопотоку с домашних камер наблюдения через облачные сервисы Ring, Nest, Wyze и т. д. Утечка или взлом облачного сервиса — это угроза для многих пользователей.

Поэтому энтузиасты криптографии и открытого ПО разработали альтернативное решение — самодельные камеры видеонаблюдения со сквозным шифрованием потока от камеры до смартфона.

Вектором для кибератак все чаще становятся обычные собеседования. Злоумышленники используют дипфейки, чтобы выдавать себя за реальных кандидатов и рекрутеров, или распространяют зловреды под видом тестовых заданий — присылают «безобидный» код или пакет-зависимость, при запуске которого на устройство жертвы устанавливается вредонос. Сегодня мы в Beeline Cloud решили обсудить, какие методы используют фейковые соискатели и рекрутеры, как распознать злоумышленника «по ту сторону резюме» и при чем тут ИИ.

Написал ядро статического анализа для детекта IDOR-уязвимостей в Python-коде. Вместо поиска подозрительных конструкций и ключевых слов оно отслеживает путь от подконтрольного пользователю идентификатора до объекта и проверяет, была ли выполнена авторизация именно для этого объекта. В статье разберу архитектуру ядра, taint-анализ, логику детекта и покажу, как всё это работает на реальном коде.

Мы закрывали замечание аудитора: часть внутреннего сервиса отвечала по HTTP. Поставили редирект на HTTPS, показали, что по http:// теперь приходит 301, замечание сняли.

Через несколько недель я вернулся к этому же сервису с другой задачей и посмотрел на редирект внимательнее. Запрос, который получает 301, - это полноценный HTTP-запрос. Он уже ушёл. В нём был путь, параметры и заголовок Cookie.

Редирект не отменяет запрос. Он отвечает на него.

Дальше я полез проверять, кто вообще в наше время попадает на этот редирект, - и картина оказалась интереснее, чем я думал.

Среди всех OSINT инструментов немного особняком стоят те, которые относятся к инструментам командной строки и ковыряют потроха веб-ресурсов, их прошлое. Многие слышали про Wayback Machine (archive.org), но вот как извлечь из него практическую пользу, особенно в смысле багбаунти знают не все. А кто и знает, то особо не распространяется

Еще бы, ведь с старых копиях ресурсов периодически всплывают остаются:
- Старые API-эндпойнты.
- Админ-панели, тестовые страницы (/admin, /test, /debug).
- Файлы конфигурации, бэкапы (.bak, .sql, .old, .git).
- JavaScript-файлы с чувствительными параметрами или hardcoded ключами.
- Устаревшие версии, где исправления уязвимостей еще не пофиксили.
Лчевидный плюс такого подхода состоит в том, что это — пассивный поиск и риск обнаружения минимален.

— В статье мы разберем 3 инструмента, которые обращаются в архивным копиям ресурсов: gau, waybackurls и waymore.

В разборе одного инцидента меня зацепила не техника, а хронология. Ссылку открыли, пароль ввели. В службе безопасности узнали через девять дней - и не от человека, а по срабатыванию правила.

Человек понял, что произошло, примерно через минуту. Страница запросила пароль повторно, он ввёл, потом посмотрел на адрес и всё понял.

И ничего не сделал. Девять дней.

Думаю ни для кого не секрет, что еще задолго до нашего рождения, были сформированы парадоксы кучи и корабля Тесея. Так как оба исследуют проблему изменения границ понятий и идентичности при постепенном удалении или замене элементов, разберу только первый пример.

Есть куча песка. Уберем одну песчинку — куча останется кучей. Уберем еще — куча по-прежнему будет кучей. Но если каждый раз убирать по чуть-чуть, то рано или поздно кучу нельзя будет назвать таковой. И, конечно же, границы определения в таком случае сильно размыты. Кто-то мог бы утвердить, что куча начинается от 3 песчинок, но стоит ли такое делать? Не думаю.

Эти парадоксы ломают обычную, уже привычную нам логику, и заставляют задуматься над формированием дополнительных условий.

Пару лет назад мне попалась на глаза карта рынка экосистемы информационной безопасности для служб каталогов Microsoft, где по строкам стояли вендоры вроде Microsoft, Semperis, Quest, Netwrix и BeyondTrust, а по столбцам — функции: аудит учётных записей, харденинг паролей, обнаружение угроз, восстановление после атаки на домен. Для Active Directory и Entra такие карты существуют и постоянно обновляются — просто потому, что вокруг AD за 25 лет вырос отдельный рынок специализированных инструментов безопасности.

Мне стало любопытно: а что будет, если нарисовать такую же карту для российской службы каталогов РЕД АДМ. Я взял официальный список совместимого ПО с сайта вендора и получил картинку, которая объясняет, на каком именно этапе сейчас находится импортозамещение Active Directory в стране.

Что происходит с корпоративным поиском, когда имена сотрудников нужно скрыть от внешней LLM? Простая замена фамилий на случайные маркеры защищает данные, но ломает связь между запросом, найденными документами и ответом модели. В статье разбираем, как развести приватность и полезность: где хранить mapping, зачем нужен entity resolution, как policy engine принимает решения и почему проверять нужно не только входной prompt, но и ответ модели

Я выполнил реверс‑инжиниринг оборудования и прошивки своего электросамоката Egret GT. В статье будет рассказано о том, как мне удалось забраться внутрь, проанализировать обмен данными между компонентами и отреверсить прошивку.

Привет, сегодня решила поделиться переводом от Маттео Бизи на вечнозеленую (как оказалось) тему — Shadow AI.

В материале про то, почему ИИ-агентов нужно моделировать как угрозу, а не просто как инструмент продуктивности.

В споре о рекламной рассылке копии согласия может оказаться недостаточно. На двух делах ФАС разбираем, что нужно восстановить: текст и действие человека, основание конкретной отправки и исполнение отзыва. В конце — проверка, которую можно провести вместе с DPO, аналитиком и разработчиком.

Хабр, привет!

На связи Алина Байрамова, аналитик-исследователь угроз кибербезопасности R-Vision. 

Появление новой уязвимости с рабочим публичным PoC обычно запускает привычный процесс: специалисты определяют затронутые системы, проверяют наличие обновлений и планируют установку патчей. Но до тех пор, пока инфраструктура не обновлена, необходимо понять, можно ли заметить попытку эксплуатации по доступной телеметрии.

С этим не всегда все очевидно. Описание CVE и публичный PoC позволяют понять, как работает уязвимость, но сами по себе не дают готового сценария обнаружения. Эксплойт может использовать штатные механизмы операционной системы, а отдельные действия, которые он выполняет, встречаются и в легитимной активности.

В этой статье разберем три публичных PoC для Dirty Frag: два варианта эксплуатации CVE-2026-43284  через ESP/XFRM и один для CVE-2026-43500 через RxRPC.

Посмотрим, какие системные вызовы выполняют эксплойты, какие следы остаются в событиях Linux и какие признаки можно использовать для обнаружения эксплуатации. В результате соберем детекты для разных вариантов Dirty Frag и сравним, какие признаки остаются стабильными между реализациями PoC.

Агентный код вроде Claude Code или Cursor постоянно работает с ключами: читает .env, генерирует конфиги, логирует свои действия. Любой токен, попавший в контекст модели, разумно считать скомпрометированным: контекст логируется, трассируется, из него можно вытащить секрет промпт-инъекцией.

Разбираем практический подход: агент получает MCP-инструмент вместо секрета — 13 методов для выпуска, ротации и отзыва виртуальных пропусков, среди которых намеренно нет операции «прочитать ключ». Конфиги подключения, сценарий pending secret (агент разворачивает бота раньше, чем появляется токен) и честное ограничение: hosted-прокси не может быть zero-knowledge по архитектуре.

На разборе учебной рассылки мне показали письмо, отправленное от адреса компании ей же самой. Оно дошло во «Входящие». Без пометок, без папки «Спам», с правильным именем отправителя в списке писем.

Первое, что я подумал, - что-то не настроено. Полез в DNS: SPF на месте, ключ DKIM опубликован, подписи ставятся. Запись DMARC тоже нашлась. Всё, что положено, - есть.

Оказалось, что настроено всё правильно и работает как задумано. Просто задумано не то, что от этого ждут, - а в записи DMARC стояло значение, которое ничего не запрещает.

Кодинг‑агент выполняет то, что читает — README, вывод MCP‑инструмента, результат команды. Если там спрятана инструкция, это превращается в реальное действие: curl | sh, утечка секретов, push во внешний репозиторий. Stroq — открытый локальный файрвол, который связывает прочитанное с тем, что агент собирается сделать, и детерминированно блокирует опасное действие до того, как оно случится. Ни облака, ни расчёта на то, что модель сама заметит инъекцию.

После непродолжительных поисков в нормативных недрах обнаружились следующие документы за авторством ФСТЭК России, в которых так или иначе упоминается «искусственный интеллект»:

Можно ли научить детектор атак, ни разу не показав ему настоящую атаку?

Звучит как противоречие. Если хочешь, чтобы нейросеть находила боковое движение, ей вроде бы надо показать боковое движение. Я сделал наоборот: сгенерировал целую корпоративную сеть с её историей входов, устроил в этом выдуманном мире нападение и обучил на нём сети. Ни одной настоящей строки в обучении. Весь мир описан конфигом на 135 строк, каждая сеть весит четыре тысячи параметров и учится за секунды на ноутбуке; лучший результат дали шесть таких сетей, обученных на шести разных выдуманных мирах.

Потом я выпустил их на настоящие данные: журналы аутентификации Лос-Аламосской лаборатории, 1.65 миллиарда событий, с размеченными учениями красной команды.

И это сработало. Сети выстраивают 3.6 миллиона окон по подозрительности, и в верхних двадцати трёх строках списка стоят шестнадцать настоящих атак и семь ложных тревог: аналитику остаётся открыть эти строки. Пороговому счётчику, чтобы добраться до шестнадцатой атаки на тех же данных, нужно сто шестьдесят одна тысяча ложных тревог. По AUC синтетика вошла в диапазон исследовательских работ, обученных на настоящих размеченных данных, хотя сравнивать их в лоб нельзя, и я объясню почему.

Чуда всё равно не случилось. Зато случилось другое: я дважды написал красивый вывод и дважды забрал его назад, когда эксперимент его опроверг. И нашёл петлю, ради которой вообще стоит писать генератор: ошибка детектора показывает конкретную машину, ты понимаешь, какого явления нет в твоём выдуманном мире, дописываешь две строки конфига, и ошибка исчезает.

Привет, хабр! Сегодня будем взламывать сезонную машину из уже прошедшего 11-го сезона на Hack The Box. Нам предстоит проэксплуатировать уязвимость NextJS, наделавшую шума в конце 2025 года, крякнуть пользовательский хеш и повысить привилегии через забытый отладочный порт. Интересно? Тогда приступим!