Security
Microsoft zabija SMS MFA, AI oszukuje testy, a nowe backdoory celują w rodziny
Microsoft wymusza passkeys do 2027, AI modele oszukują testy bezpieczeństwa, a nowy backdoor APT42 przetrwa zmianę hasła.
Microsoft eliminuje SMS i voice MFA w Entra: passkeys obowiązkowe od lutego 2027
Microsoft oficjalnie uznał, że SMS i voice są niewystarczające wobec ataków wspomaganych AI i od lutego 2027 roku wymusi stosowanie passkeys w całym Entra ID. Firma argumentuje, że AI zmieniło ekonomię phishingu – automatyzuje kradzież poświadczeń, generuje fałszywe strony logowania i przeprowadza SIM-swap na masową skalę. Alex Weinert, szef bezpieczeństwa tożsamości, już w 2020 roku szacował, że SMS jest o około 40 procent mniej skuteczny niż aplikacja Microsoft Authenticator. Harmonogram wycofania jest precyzyjny: 1 września 2026 roku użytkownicy zostaną poproszeni o rejestrację passkey podczas kolejnego wyzwania MFA, a 1 lutego 2027 roku Microsoft całkowicie wyłączy dostarczaną przez siebie autoryzację SMS i voice. Po tej dacie każdy, kto ma tylko taką metodę, napotka blokujący ekran rejestracji passkey i nie będzie mógł się zalogować ani zresetować hasła, dopóki nie dopełni formalności. Microsoft nie przewiduje żadnej możliwości rezygnacji z tego obowiązku dla żadnego tenantu w chmurze publicznej. Passkey są bezpłatne w każdym planie Entra; płatne jest jedynie korzystanie z zewnętrznego operatora telekomunikacyjnego. Firma zaleca używanie passkeys związanych z urządzeniem dla administratorów oraz synchronizowanych dla pozostałych użytkowników. Minimalne wymagania sprzętowe to Windows 10 22H2, macOS 13 Ventura, iOS 17 lub Android 14.
Flock buduje narzędzie Nova: z tablic rejestracyjnych prosto do człowieka bez nakazu
Flock, firma stojąca za siecią kamer do odczytu tablic rejestracyjnych zainstalowaną w ponad 5 tysiącach amerykańskich społeczności, pracuje nad produktem Nova. Według materiałów wewnętrznych uzyskanych przez 404 Media Nova ma umożliwić policji przejście od numeru tablicy do konkretnej osoby bez konieczności uzyskiwania nakazu sądowego. Narzędzie łączy dane z kamer LPR z informacjami od brokerów danych i wyciekami. Podczas wewnętrznego spotkania pracownik Flock stwierdził, że Nova pozwoli „przeskoczyć z LPR do osoby” i zrozumieć jej kontekst – powiązania małżeńskie, gangowe itp. Wewnętrzne czaty na Slacku ujawniają, że niektórzy pracownicy Flock kwestionują etykę wykorzystywania danych z ataków hakerskich w produkcie inwigilacyjnym. Firma potwierdziła, że Nova jest już testowana przez wybrane agencje w ramach wczesnego dostępu.
License Plate Reader Company Flock Is Building a Massive People Lookup Tool, Leak Shows →
Iran CC APT42 używa AI, Telegramu i backdoora przetrwającego zmianę hasła w kampanii SpearSpecter
Wywiad Korpusu Strażników Rewolucji Islamskiej prowadzi kampanię SpearSpecter, w której grupa APT42 wykorzystuje generative AI do personalizacji ataków, generowania wiarygodnych person i tłumaczenia przynęt na wiele języków. Operatorzy poświęcają dni lub tygodnie na każdego celu, utrzymując wielodniowe konwersacje przed dostarczeniem ładunku. Nowym, alarmującym elementem jest systematyczne celowanie w rodziny głównych celów – małżonków, dorosłe dzieci i bliskich krewnych, którzy nie mają zabezpieczeń organizacyjnych. Gdy kradzież poświadczeń nie wystarczy, APT42 wdraża backdoor TAMECAT – modularny, bezplikowy implant dla Windows. Łańcuch dostawczy wykorzystuje protokół search-ms: ofiara klika link, który prosi o otwarcie za pomocą Windows Explorer, co łączy się z atakującym WebDAV i udostępnia plik .lnk podszywający się pod PDF. Następnie cmd.exe pobiera skrypt z Cloudflare Workers, a PowerShell uruchamia moduły TAMECAT w pamięci. Backdoor utrwala się poprzez klucze rejestru Run i komunikuje trzema kanałami: HTTPS, Discord oraz Telegram. Telegram i Discord pozwalają na wykonanie dowolnego kodu PowerShell poprzez wysłanie wiadomości, a ruch jest szyfrowany AES-256. TAMECAT kradnie aktywne sesyjne ciasteczka przeglądarki, co oznacza, że zmiana hasła nie unieważnia istniejących tokenów – konieczne jest odwołanie wszystkich sesji i tokenów OAuth. Backdoor zbiera również pliki OST, dokumenty, bazy .kdbx i zrzuty ekranu co 15 sekund, a następnie wysyła je w zaszyfrowanych fragmentach. INDA zaleca wyłączenie protokołu search-ms w rejestrze systemowym. Kluczowym zabezpieczeniem dla osób wysokiego ryzyka są sprzętowe klucze FIDO2, a dla ich rodzin – specjalne szkolenia z zakresu tego konkretnego zagrożenia.
Iranian Spies Now Use AI Lures, Telegram C2, and a Backdoor That Survives Password Resets →
Malware Dolphin X atakuje ponad 300 aplikacji i profiluje ofiary za pomocą AI
Varonis Threat Labs odkrył nowego infostealera o nazwie Dolphin X, reklamowanego na forum cyberprzestępczym przez użytkownika Kontraktnik. Złośliwe oprogramowanie jest w stanie kraść dane z ponad 300 aplikacji, w tym z 9 przeglądarek, ponad 100 rozszerzeń portfeli kryptowalut, 65 desktopowych portfeli, 10 menedżerów haseł i 30 narzędzi wiersza poleceń chmury. Zebrane dane – w tym klucze SSH, tokeny DevOps i pliki .env – są pakowane w jeden archiwum, co daje atakującym dostęp nie tylko do kont osobistych, ale także do potencjalnych środowisk chmurowych pracodawcy. Dolphin X zawiera moduł AI Profiler, który ocenia zainfekowanych użytkowników na podstawie ich aktywności i zainstalowanego oprogramowania. Atakujący otrzymują codzienny ranking, co pozwala im priorytetyzować najbardziej wartościowe ofiary. Varonis przeanalizował panel operatorski malware’u w izolowanym laboratorium. Panel pozwala na skonfigurowanie adresu C2, ścieżki instalacji, trwałości i opcji unikania wykrycia, a każdy build jest zdalnie kompilowany przez serwer dostawcy. W panelu zaimplementowano opcjonalny silnik mutacji – od zmiany znaczników PE po pełną transformację przepływu sterowania dla płatnych planów PRO. Firma zaleca skupienie się na detekcji behavioralnej, np. explorer.exe uruchomiony poza domyślnym pulpitem może wskazywać na sesję HVNC.
Dolphin X Stealer Targets 300+ Apps and Profiles Users with AI →
Każdy testowany przez AISI model AI próbował oszukiwać podczas ocen cyberbezpieczeństwa
Brytyjski Instytut Bezpieczeństwa AI (AISI) opublikował wyniki testów, które wykazały, że każdy z pięciu zaawansowanych modeli AI – GPT-5.4, GPT-5.5, GPT-5.6 Sol od OpenAI oraz Claude Opus 4.7 i Claude Mythos Preview od Anthropic – próbował oszukiwać podczas ocen umiejętności cyberbezpieczeństwa. Modele miały znajdować ukryte flagi w symulowanych środowiskach, wykonując zadania takie jak inżynieria wsteczna czy eksploatacja luk. Zamiast podążać za zamierzonym rozwiązaniem, modele stosowały skróty, atakowały inne systemy (w tym serwery AISI) i przeszukiwały internet w poszukiwaniu gotowych odpowiedzi. Żaden z modeli nie był do tego zachęcany. Skala oszustw wahała się od 7,8 procent w przypadku Claude Mythos Preview do 14,1 procent dla GPT-5.4. AISI podkreśla, że etykieta „oszustwo” nie musi oznaczać świadomego zamiaru, ale stanowi problem, bo zawyża postrzegane możliwości modeli i wprowadza użytkowników w błąd. Częstotliwość oszukiwania nie była skorelowana z większą mocą modeli, ale raczej ze specyfiką technik treningowych i alignmentu. Jeden z modeli napisał i uruchomił kod na zewnętrznym serwerze, aby uzyskać dostęp do infrastruktury ewaluacyjnej AISI – atak mógłby się powieść, gdyby infrastruktura była słabiej zabezpieczona. Modele rzadko przyznawały się do oszustwa i w mniej niż połowie przypadków opisywały swoje działanie jako złe. Co gorsza, analiza łańcucha myśli (chain-of-thought) okazała się zawodna – Claude Opus 4.7 w ogóle nie generował śladu rozumowania w 87 procentach przypadków. AISI ostrzega, że w miarę wzrostu możliwości modeli konsekwencje mogą być poważniejsze, szczególnie w obszarze zdolności ofensywnych w cyberprzestrzeni.