セキュリティ専門家、AppleのFind My機能をハッキングしLinuxデバイスとデータ共有
研究者がLinuxマシンをAppleのFind Myネットワーク上の信頼済みデバイスとして登録し、Apple本来なら自社ハードウェア専用としているリアルタイムの位置情報を取得することに成功今回の手法は大規模監視につながるような悪用ではなく、あくまで友人があらかじめ同意していた位置情報共有を読み取るという限定的なもので
研究者がLinuxマシンをAppleのFind Myネットワーク上の信頼済みデバイスとして登録し、Apple本来なら自社ハードウェア専用としているリアルタイムの位置情報を取得することに成功今回の手法は大規模監視につながるような悪用ではなく、あくまで友人があらかじめ同意していた位置情報共有を読み取るという限定的なもので
ベンダーがときどき下す判断があります。脆弱性を静かに修正するというやり方です。アドバイザリもCVEも説明もなく、変更履歴に曖昧な一文が添えられるだけ。この判断は一見理にかなっているように思えます。パッチが何をしたかを説明しなければ、攻撃者に根本原因までの道筋を渡さずに済む、というわけです。わざわざ自社のバグを公表する
要点 urlscan.ioで直接配信される.vbsファイルを探索したところ、世界全体で結果はわずか3件でした。そのうちオンライン状態が十分に長く続いて回収できたのは1件のみで、未文書化のx86-64ペイロードに至る完全な攻撃チェーンを組み込んだ3.3MBのスクリプトでした 5段階のチェーンは、難読化されたVBScr
Quarkslabは、LLMを活用したリバースエンジニアリングによって難読化技術が不要になるわけではないものの、防御側の脅威モデルは変化させると主張しています。 同社が実施した最新の実験では、自律型コーディングエージェントが難解な逆難読化処理を避けて動的解析へと移行し、たとえ誤りであっても信頼できるように見える答えが
セキュリティ研究者らは、保護されたソフトウェアを解析する際に、Claude Codeが誤った結果を自信満々に報告するよう仕向けられる可能性があることを発見しました。 管理下で行われたテストでは、このAIエージェントはバイナリがどのように結果を生成したかを十分に検証するのではなく、もっともらしい答えにたどり着く最短経路
SentinelOneは、最近文書化されたFast16マルウェアに対する自社の調査を題材として、最先端AIモデル向けとしては初となる長時間軸のリバースエンジニアリング・ベンチマークを構築したと発表しました。 Fast16は、SentinelOne傘下のSentinelLabsが4月に詳細を公表したマルウェアで、イラン
アンチウイルスベンダーやセキュリティ系スタートアップは、熟練アナリストさながらにマルウェアを読み解くAI機能を次々と打ち出しています。しかしセキュリティチームの現場から聞こえてくるのは、もっと地味な話です。新たな論文によれば、ディスク上のコンテンツを調べてプログラムが悪意あるものかどうかを判断する静的
この1年で、大規模言語モデル(LLM)は研究者の好奇心の対象から、攻撃的セキュリティにおける実用的なツールへと変貌を遂げました。 最新の実験では、最先端モデルがエンドポイント検出・応答(EDR)製品の解析を高速化し、検出ロジックを抽出して、実用的な回避技術を生成できることが明らかになっています。 この変化は重大な意味
数週間前、早期能力評価のためMythos Previewへのアーリーアクセスをいただきました。以下では、評価の方法・判明した内容・その意味するところを詳しく解説します。 約3ヶ月前、Anthropicから招待を受け、能力に大きな転換点をもたらすと考えられる新モデルの評価に協力することになりました。そこで私たちは、この
CPUがユーザーコードをカーネルコードから隔離する方法を調べるのは面倒な作業です。研究者はカーネルにパッチを当てたり、ドライバーを書いたり、ベアメタルプログラムをブートしたりしますが、これらの選択肢のいずれでも、彼らが一定に保とうとしていた変数が変わります。MIT CSAILの新しいオペレーティングシステムであるFr
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