Russian OSINT

2️⃣ Регулярно проверяйте и вручную очищайте список сохранённых воспоминаний в меню «Управление памятью» (Настройки → Персонализация → Память ChatGPT), куда скрытый внутренний инструмент bio складывает досье на пользователя, либо целенаправленно вносите дезинформацию в «Сводку памяти». Как выяснили исследователи, ChatGPT без спроса фиксирует там хронические диагнозы, приём лекарств от стресса, детали собеседований, финансовые трудности и политические взгляды, поэтому подобные чувствительные данные и психологические маркеры нужно своевременно удалять.

3️⃣ Не загружайте в облачные ИИ-системы служебные файлы с именами, персональными данными, реквизитами или другими чувствительными сведениями. В исследовании при загрузке файла для подготовки сопроводительного письма к вакансии инструмент bio сам вытащил из прикреплённого документа реальные имя и фамилию человека, поэтому перед отправкой, например, PDF заменяйте фамилии, организации и цифры на условные обозначения вроде «Ведомство А» или «Сотрудник Б».

4️⃣ Переформулируйте промпты по методу Attribution Shield, переводя запросы от первого лица в нейтральные аналитические задачи без привязки к себе. Вместо откровенных реплик «Я перехожу на должность в профильное министерство и боюсь не справиться с новым направлением, какие вопросы задать на собеседовании?» или «Мы в НИИ разрабатываем закрытый проект по энергетике, помоги усилить аргументацию отчёта» используйте обезличенные вопросы вроде «Какие ключевые вопросы обычно обсуждают кандидаты на руководящие позиции в госсекторе?» и «Как строится аргументация в отраслевых аналитических отчётах по энергетике?».

📄 Исследование The Algorithmic Self-Portrait на arXiv

✋ @Russian_OSINT

Например, если госслужащий или учёный из 🇷🇺РФ или 🇮🇷Ирана обсуждает с ИИ-моделью законопроект, сделку или карьерное назначение, через скомпрометированную память или собранный профиль уязвимостей ИИ-система в интересах иностранной разведки может мягко вести условного чиновника «по флажкам», завоёвывать расположение, набрасывать ему нужные аргументы и корректировать его поведение при полной иллюзии самостоятельного выбора.

❗️Главная опасность такой когнитивной манипуляции кроется в том, что она практически незаметна и бьёт точечно по конкретному человеку.

👨🏻‍⚖️ Чиновник, политик или учёный рискует постепенно принять навязанное извне решение как свой собственный продуманный вывод, будь то ослабление регуляторных норм, одобрение невыгодной сделки, сворачивание перспективного научного проекта или кадровая ошибка. Отмечается, что в масштабах ведомства или государства это грозит скрытым перехватом стратегического управления, когда зарубежные спецслужбы или атакующие группировки добиваются нужных политических, экономических и оборонных уступок чужими руками без единого взлома закрытого контура.

♟На стратегическом уровне эта угроза может нивелироваться созданием собственных суверенных ИИ-моделей и переходом на локальные персональные ИИ-системы с изолированной долговременной памятью, данные из которой не покидают защищённый контур.

При этом такие ИИ-модели должны проходить полный цикл предобучения и согласования поведения (alignment) на российской правовой и культурной базе с опорой на государственные интересы и отечественные ценности, иначе любая дообученная поверх западных базовых весов система продолжит незаметно транслировать чужую идеологическую концепцию.

Инженерная же задача здесь сводится к тому, чтобы удержать баланс между ценностной рамкой и аналитической объективностью, не позволяя персонализированной ИИ-модели скатываться в угодничество и прятать от чиновника или учёного реальные риски за удобными формулировками.

💡 Как защититься от профилирования в ChatGPT на практике и с помощью метода 🛡 Attribution Shield:
1️⃣ Отключите автосохранение памяти в настройках и используйте временные чаты для служебных задач. Например, при разборе рабочего PDF-документа, непубличного исследования или условий сделки запускайте изолированную сессию без сохранения истории, чтобы ИИ-система не привязывала контекст документа к вашему основному профилю.

⭕️ Как память ChatGPT без спроса собирает персональное и психологическое досье на 🇷🇺🇮🇷🇰🇵🇨🇳пользователей

Оказывается, что jколо 96% всех записей в своей персонализированной памяти ChatGPT создаёт неявно и в одностороннем порядке без прямых команд пользователя.

При слабой цифровой гигиене ИИ-система от OpenAI накапливает детальное досье на человека, включая его психологический профиль и историю болезни. В свежем исследовании The Algorithmic Self-Portrait учёные из 🇩🇪Германии, 🇳🇱Нидерландов и 🇮🇳Индии изучили архивы диалогов 80 пользователей из США и Европы (22 971 запрос в 1058 беседах).

📊 Разбор 2050 вызовов внутреннего инструмента bio с системной меткой model set context updated показал, что лишь 4,1% (84 записи) инициировали сами люди, тогда как 95,9% (1966 записей) ChatGPT сохранил самостоятельно.

🤖Вопреки собственным правилам OpenAI против проактивного сохранения чувствительных сведений, аудит базы памяти с помощью той же самой ИИ-модели GPT-4o выявил персональные данные по статье 4(1) GDPR в 28% записей у 91% участников. В эти профили попали реальные имена (у 63% людей), экономический и социальный статус (у 62% и 57%), а также адреса (у 26%).

Особо чувствительные данные по статье 9(1) GDPR осели в профилях 54% пользователей, в том числе сведения о здоровье (у 35%), сексуальной ориентации (у 17%), философских (у 15%) и политических взглядах (у 5%). Хотя 84% записей прямо опираются на текст реплик, порой ChatGPT сам додумывал факты из контекста или без спроса вытаскивал имя человека из загруженных в чат файлов.

👁 Ещё глубже работает психологическое профилирование по «модели психики» (Theory of Mind), найденное в 52% всех записей у 97% участников. Почти 90% таких заметок в памяти ChatGPT фиксируют устойчивые цели и желания человека (73%), а также его намерения (16%), которые дополняются личными убеждениями и ценностями (11%). Среди реальных примеров в базе оказались страх неудачи при принятии серьёзных карьерных решений, чувство одиночества и зависимость от советов ChatGPT из-за нехватки денег на врачей.

Имитация памяти ChatGPT на ИИ-моделях с открытыми весами Qwen2.5-32B-it, Gemma3-27B-it и GPT-OSS-20B показала, что при сплошном сохранении фактов из каждого запроса (вместо выборочного) доля чувствительных данных растёт до 35%, а психологических маркеров до 59,1%.

👆Для защиты создан простой, но действенный фреймворк🛡 Attribution Shield, который обезличивает промпты в 94,4–100% случаев, сохраняя полезность ответа в 87–91% ситуаций.

💡 О чём говорит исследование?

С позиции ИБ и киберразведки внутренние механизмы ChatGPT 🕵️ потенциально позволяют вычислить любого человека. Даже под псевдонимом связка из загруженных черновиков (откуда инструмент bio тихо забирает имена и факты биографии), узких рабочих тем, диагнозов, доходов и личных страхов способна дать 🇺🇸 зарубежным спецслужбам и 🎩 APT-группировкам готовое досье на чиновника, политика или учёного. Ещё опаснее выглядит отравление памяти агента (memory poisoning) через косвенную промпт-инъекцию в присланном на анализ отчёте.

В Ubuntu на 30 октября 2026 года все актуальные выпуски от 16.04 LTS до 26.10 остаются без готовых патчей, а Red Hat, первоначально оценившая уязвимость в 5,9 балла со статусом отложенного исправления на 29 октября и впоследствии повысившая оценку до 🆙8,1 балла, 🫠пока не выпустила патчи для затронутых ядер RHEL 8, 9 и 10.

🎩 О подтверждённых атаках в 🦌дикой природе пока публично не сообщалось, но готовый прототип эксплойта от ИИ-модели для 10-летней ошибки ядра наглядно показывает, насколько быстро нейросети научились раскручивать сложные состояния гонки.

Пока дистрибутивы собирают пакеты обновлений, администраторам серверов на Ubuntu и RHEL стоит проверить все MPTCP-сокеты командой ss -Mani, при отсутствии обновлений запретить создание новых таких сокетов через sysctl -w net.mptcp.enabled=0 в каждом сетевом пространстве имён (netns) с обязательным перезапуском служб, а в качестве возможной дополнительной временной меры рассмотреть предложенный в обсуждении разработчиков Go сброс на межсетевом экране входящих TCP-пакетов с параметрами в заголовке IPv4.

✋ @Russian_OSINT

🈁 Невыпущенная ИИ-модель Claude создала root-эксплойт для 10-летней уязвимости ядра Linux на фоне отсутствия патчей в Ubuntu и RHEL

Всего 53 минуты работы потребовалось сетевому эксплойту, созданному невыпущенной исследовательской ИИ-моделью Claude после начального промпта, чтобы удалённо взломать сервер на Linux и получить права суперпользователя (root) без учётных данных и действий со стороны жертвы. Найденная ИБ-исследователем Синьяном Гэ уязвимость повреждения памяти Use-After-Free в обработке параметров IPv4 при установке TCP-соединения получила в записи CVE-2026-98432 критическую оценку 9,8 балла по шкале CVSS 3.1, хотя сама ошибка скрывалась в коде ещё со времён релиза Linux 4.4.

💻В отчёте подразделения Frontier Red Team компании Anthropic описано, как ИИ-модель превратила это состояние гонки в двухэтапную цепочку удалённого выполнения кода через слушающий сокет Multipath TCP (MPTCP) в обход рандомизации адресного пространства ядра (KASLR). При этом неудачные попытки выиграть гонку не вызывают краха ядра, а лишь сбрасывают установку соединения, позволяя повторять атаку до полного успеха.

«После начального промпта Claude написала эксплойт, который позволяет удалённому злоумышленнику отправлять пакеты на серверы Linux со слушающим сокетом Multipath TCP для выполнения произвольных команд с правами root без каких-либо учётных данных или взаимодействия с пользователем. [...] В нашем прототипе (PoC) требуется 48 минут для утечки указателя ядра и ещё пять минут для достижения выполнения команд оболочки»

— говорится в отчёте подразделения Frontier Red Team компании Anthropic.

Масштаб проблемы резко вырос из-за особенностей экосистемы Go. Нил Патель в уведомлении команды безопасности Go, позднее пересланном в список рассылки oss-security, напомнил, что начиная с релиза Go 1.24 стандартная библиотека включает MPTCP по умолчанию для слушающих сокетов в системах, где протокол поддерживается (сейчас только в Linux).

Из-за этого веб-серверы, прокси и облачные сервисы на Go с доступными слушающими MPTCP-сокетами оказались под угрозой эксплуатации на хостах с уязвимым ядром, если использование протокола не было отключено явно в коде сокета, переменной окружения GODEBUG=multipathtcp=0 при запуске или директивой godebug multipathtcp=0 в файле go.mod при сборке. В основные ветки ядра исправление вошло ещё в середине октября, и Debian, а также оценившие уязвимость в 8,1 балла Oracle, SUSE и Amazon уже выпустили обновления для части поддерживаемых ядер.

🛡Аппаратный имплант для кражи криптовалюты теперь и в 🤌 Trezor Safe 5?

Вслед за нашумевшей историей с Ledger теперь и команда безопасности Trezor 30 октября 2026 года выпустила предупреждение о возможном аппаратном импланте в криптовалютном кошельке Trezor Safe 5, признав сигнал заслуживающим доверия ещё до поступления устройства в лабораторию. Устройство купили в августе 2026 года на маркетплейсе Tokopedia у компании CryptoBilis, которая до октября выступала официальным реселлером вендора в Юго-Восточной Азии. Покупатель из Индонезии заметил разницу в весе гаджета, заранее перевёл активы в безопасное место и уведомил разработчиков по программе ответственного раскрытия уязвимостей.

Согласно присланному отчёту, между основной платой и экраном установлена дополнительная печатная плата с сотовым модулем и антенной. При подаче питания она считывает выводимую на дисплей информацию, включая резервную копию кошелька (фразу восстановления), и передаёт данные по мобильной сети. Ранее, 9 октября 2026 года, расследование краж средств у клиентов CryptoBilis начала компания Ledger, позже подтвердившая физическую модификацию своих кошельков в ходе атаки на цепочку поставок. В тот же день Trezor прекратила партнёрство с реселлером, а по данным поста вендора в X, проверка четырёх ранее сданных клиентами устройств следов взлома не выявила вплоть до сигнала 28 октября.

Совместно со службой экстренного реагирования 👁 SEAL 911 команда Trezor изучила фотографии, опросила владельца по видеосвязи и организовала доставку образца в лабораторию, объяснив выпуск предупреждения до завершения экспертизы.

«Увиденное выглядит достаточно изощрённым, поэтому мы решили предупредить клиентов уже сейчас. Ожидание лабораторного подтверждения оставило бы покупателей CryptoBilis под угрозой на всё это время»

— говорится в заявлении Trezor.

О потере средств покупатели Trezor через CryptoBilis пока не сообщали, но из-за некастодиальной архитектуры вендор не видит балансы и предупреждает о риске волн фишинга. Всем, кто приобретал любую модель Trezor у этого продавца с марта 2026 года, необходимо срочно вывести средства на новый кошелёк с новой мнемонической фразой и запросить бесплатную замену устройства, не полагаясь на домашнее взвешивание или вскрытие корпуса.

✋ @Russian_OSINT

🖥В магазине расширений Cursor обнаружили вредоносную версию плагина 🤖Claude Code с SSH-бэкдором

D официальном каталоге Cursor Extension Marketplace распространялась вредоносная сборка расширения Anthropic.claude-code версии 2.1.313, затронувшая до 5000 пользователей. Команда Cursor уточнила, что модифицированный пакет не создавался компанией Anthropic, признаков компрометации официального дистрибутива и других версий плагина не обнаружено, а проверка остальных расширений каталога не выявила посторонних изменений.

Злоумышленники внедрили вредоносный код в файл extension.js внутри пакетов для macOS (darwin-arm64) и Windows (win32-x64). Скрипт отправлял данные о системе (имя пользователя, ОС, рабочие пути, почту из Git, имена переменных окружения и IP-адрес) на сервер hxxp://134[.]209[.]82[.]225:8099/beacon, добавлял открытый SSH-ключ с меткой svc-telemetry в authorized_keys, настраивал повторные попытки подключения обратного SSH-туннеля примерно каждые 60 секунд через механизмы закрепления (com.apple.sysmond.plist на macOS и задачу SysMon на Windows) и пытался включить локальную службу SSH. Однако на устройствах, где редактор не имел прав администратора, эта операция завершалась ошибкой.

«На таких устройствах этот шаг завершается ошибкой, поэтому злоумышленник не смог бы войти в систему через туннель. Тем не менее расширение всё равно добавляет SSH-ключ атакующего, устанавливает механизмы закрепления в системе и отправляет сведения об узле злоумышленнику»

— говорится в уведомлении команды Cursor.

Разработчики удалили вредоносную версию, перезапустили маркетплейс с ротацией собственных ключей и совместно с провайдером отключили сервер атакующих. Пользователям рекомендовано обновиться до версии 2.1.314, проверить authorized_keys на наличие метки svc-telemetry, а при обнаружении следов компрометации изолировать хост, удалить автономные скрипты закрепления официальными утилитами (remediate-macos.sh или remediate-windows.ps1) и сменить доступные с затронутого устройства учётные данные с доверенного устройства.

✋ @Russian_OSINT

🥷Новости по Binance:

Криптобиржа Binance подтвердила, что речь идёт о крупном инциденте информационной безопасности, общий предварительный ущерб от которого оценивается примерно в $6,3 млрд.

По данным первичного расследования, злоумышленник скомпрометировал ноутбук DevOps-инженера компании, получил доступ к сервисному контейнеру и провёл несанкционированные транзакции на вывод средств, однако признаков утечки закрытых ключей от кошельков не обнаружено.

Совместно с блокчейн-партнёрами биржа уже заморозила в сети затронутые активы примерно на $3 млрд. По заверению компании, все убытки будут полностью покрыты из фонда SAFU и собственных средств Binance, поэтому активы пользователей находятся в безопасности.

В качестве меры предосторожности площадка временно приостановила ввод и вывод средств на период проверок безопасности, отозвала авторизацию у затронутого адреса и привлекла к отслеживанию и возврату средств правоохранительные органы со специалистами по блокчейн-аналитике.

👮После завершения расследования и устранения последствий инцидента компания опубликует подробный технический отчёт и обновлённые данные о подтверждении резервов.

👆Chainalysis пишут о том, что якобы средства, украденные хакерами из КНДР в результате взлома Bitget в прошлом месяце, смешиваются со средствами, украденными из Binance, и с высокой долей уверенности связывают атаку на Binance с северокорейскими спецами.

ZachXBT комментирует:

Украденные средства из Binance на $6,3 млрд и взлома Bitget на $388 млн были смешаны на одном адресе 45 минут назад, после прибытия через THORChain. Это указывает на то, что, вероятно, один и тот же субъект стоит за обоими инцидентами. Взлом Bitget был приписан TraiderTraitor, связанному с КНДР, который имел пересечения с другими предыдущими взломами, такими как Kelp DAO.

Большинство средств ($4,90 млрд из $6 млрд) были украдены менее чем за 15 минут — Arkham.

✋ @Russian_OSINT

OpenAI умеют в маркетинг...

✋ @Russian_OSINT

✋ @Russian_OSINT