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first_img OpenAI 新模型 Astra 可自主发现并利用软件漏洞,获评“严重”网络能力等级

ChainCatcher 消息,OpenAI 表示其即将推出的 Astra 模型能够在无需人工干预的情况下自主发现此前未知的软件漏洞并将其转化为可用的攻击手段,成为该公司首个达到“严重”(Critical)网络安全能力等级门槛的模型。OpenAI 在周二发布的博文中称,根据其 Preparedness Framework,达到该等级意味着模型能够在无需人工介入的情况下,在加固的真实系统中发现零日漏洞并开发出可用的利用代码,或仅凭一个高层级目标即可设计并执行攻击。在测试中,Astra 在基于已知漏洞开发利用代码的基准测试中取得 100% 的成绩,并在另一项内部测试中发现了两个此前未知的漏洞。此外,该模型还成功突破了加固的浏览器沙箱并在宿主机上执行命令,同时通过组合操作系统中的多个弱点获得了 root 权限。OpenAI 表示,已推迟 Astra 的部分开发进度以增加安全防护措施,并计划将其最先进的网络安全能力仅向经过筛选的测试人员开放。这一能力对加密行业尤为相关,因为软件漏洞可在数分钟内被转化为资金损失。CoinDesk 今年 6 月曾报道,日益强大的 AI 模型可将搜索代码、发现错误配置并组装攻击的过程从数天或数周压缩至机器速度。安全研究人员当时指出,更大的变化并非出现全新类别的攻击,而是现有弱点被发现和利用的速度大幅提升。

macOS 恶意软件可绕过 Telegram 双重验证,窃取加密钱包与账户权限

ChainCatcher 消息,据 FinanceFeeds 报道,安全研究人员发现一种针对 macOS 设备的信息窃取恶意软件正在攻击加密用户。该软件可通过劫持 Telegram Desktop 会话、窃取密码及钱包数据库等方式,进一步控制用户账户并盗取数字资产。目前受影响的钱包和应用包括 Exodus、Atomic、Electrum、Wasabi、Monero 等软件钱包。该恶意软件能够从 macOS Keychain、Safari Cookie、Apple Notes、Telegram Desktop 以及多个加密钱包相关数据库中提取敏感信息,包括登录凭证、已认证会话文件、钱包数据和浏览器扩展信息。安全分析指出,该攻击链的危险之处在于其并非依赖单一钱包漏洞,而是通过收集设备上的多类数据,将设备入侵、账户接管、钱包破解和助记词窃取串联起来。其中,Telegram Desktop 会话成为重点目标。攻击者可复制已认证的 Telegram 本地会话数据,并在另一台 Mac 设备上恢复登录,无需输入手机号、验证码或 Telegram 双重验证密码。这意味着 Telegram 2FA 在该攻击场景下无法提供完整保护,因为攻击者并非进行新登录,而是在利用已经信任的本地会话。对于加密用户而言,风险进一步扩大。由于 Telegram 广泛用于交易所客服、项目社区、OTC 交易以及钱包沟通,一旦攻击者获得用户会话权限,可能冒充受害者身份、读取私密聊天、定位资产信息,甚至向联系人传播恶意链接。
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