网络安全公司 Sekoia 向 Chrome 用户发出警告,一场针对浏览器扩展开发者的供应链攻击已经影响了数十万用户。
目前已有数十名 Chrome 扩展开发者遭到攻击。攻击者的目标是窃取 ChatGPT 和 Facebook for Business 等网站的 API 密钥、会话 cookie 和其他身份验证令牌。
Sekoia 调查了这次大规模网络钓鱼活动使用的基础设施,并"高度确信"其可以追溯到 2023 年的类似攻击。最近一次已知的攻击活动发生在 2024 年 12 月 30 日。
受害者之一是加利福尼亚州的 Cyberhaven,这家公司开发基于云的数据保护工具。该公司在 2024 年节礼日期间发现了入侵情况,这一发现当时被广泛报道。
Booz Allen Hamilton 分析了 Cyberhaven 的事件,证实了该供应商对这是一场更大规模攻击的怀疑。其随附的报告 [PDF] 揭示了一长串可能受影响的其他扩展,使潜在受影响的最终用户数量达到数百万。Sekoia 在其研究中发布了一份不太完整的列表,但两份列表中出现了相同的扩展。
根据 Booz Allen Hamilton 的报告,一些可能受影响的扩展似乎已从 Chrome 网上应用店下架。其他许多扩展的页面显示它们在 Cyberhaven 事件后已更新,但很少有公开承认发生事件的。
Reader Mode 是一个例外,其创始人 Ryzal Yusoff 向约 30 万用户发表公开信,告知他们 12 月 5 日发生的入侵事件。
"2024 年 12 月 5 日,由于一封模仿 Chrome 网上应用店官方通信的钓鱼邮件,我们的开发者账户遭到入侵,"Yusoff 说。"这次入侵使未经授权的人能够将恶意版本的 Reader Mode 扩展 (1.5.7 和 1.5.9) 上传到 Chrome 网上应用店。在 Google 发出与此次入侵相关的钓鱼尝试警告后,这次攻击于 2024 年 12 月 20 日被发现。"
位于奥斯汀的 Nudge Security 联合创始人兼 CTO Jaime Blasco 也在一系列在线帖子中列出了他怀疑遭到入侵的扩展名单,其中许多也出现在 Booz 的报告中。
攻击者通过伪装成 Chrome 网上应用店开发者支持的钓鱼邮件针对开发团队。根据 Yusoff 和 Sekoia 的说法,这些邮件模仿官方通信。
报告中出现的示例邮件显示,警告称扩展可能因违反虚假规则(如扩展描述中的不必要细节)而被从 Chrome 中删除。
受害者被诱导点击一个伪装成 Chrome 网上应用店政策说明的链接。该链接指向一个合法的 Google 账户页面,提示他们批准访问恶意 OAuth 应用。一旦开发者授予应用权限,攻击者就获得了将受感染版本的扩展上传到 Chrome 网上应用店所需的一切。
研究人员表示,开发者的电子邮件很可能是从 Chrome 网上应用店收集的,因为这些信息可能在那里被访问到。
Sekoia 利用与钓鱼邮件相关的两个域名,发现了此次活动使用的其他域名以及同一批不法分子可能参与的之前的攻击。
作为攻击者命令和控制 (C2) 服务器的域名仅托管在两个 IP 地址上。通过被动 DNS 解析,研究人员认为他们发现了该活动中所有可能被入侵的域名。
Sekoia 表示,由于每次都使用相同的注册商 (Namecheap),且 DNS 设置和 TLS 配置一致,因此很容易发现最新攻击和 2023 年使用的域名。
好文章,需要你的鼓励
Gartner预测,到2030年所有IT工作都将涉及AI技术的使用,这与目前81%的IT工作不使用AI形成鲜明对比。届时25%的IT工作将完全由机器人执行,75%由人类在AI辅助下完成。尽管AI将取代部分入门级IT职位,但Gartner认为不会出现大规模失业潮,目前仅1%的失业由AI造成。研究显示65%的公司在AI投资上亏损,而世界经济论坛预计AI到2030年创造的就业机会将比消除的多7800万个。
CORA是微软研究院与谷歌研究团队联合开发的突破性AI视觉模型,发表于2023年CVPR会议。它通过创新的"区域提示"和"锚点预匹配"技术,成功解决了计算机视觉领域的一大挑战——开放词汇目标检测。CORA能够识别训练数据中从未出现过的物体类别,就像人类能够举一反三一样。在LVIS数据集测试中,CORA的性能比现有最佳方法提高了4.6个百分点,尤其在稀有类别识别上表现突出。这一技术有望广泛应用于自动驾驶、零售、安防和辅助技术等多个领域。
人工智能正从软件故事转向AI工厂基础,芯片、数据管道和网络协同工作形成数字化生产系统。这种新兴模式重新定义了性能衡量标准和跨行业价值创造方式。AI工厂将定制半导体、低延迟结构和大规模数据仪器整合为实时反馈循环,产生竞争优势。博通、英伟达和IBM正在引领这一转变,通过长期定制芯片合同和企业遥测技术,将传统体验转化为活跃的数字生态系统。
中国电信研究院联合重庆大学、北航发布T2R-bench基准,首次系统评估AI从工业表格生成专业报告的能力。研究涵盖457个真实工业表格,测试25个主流AI模型,发现最强模型得分仅62.71%,远低于人类专家96.52%。揭示AI在处理复杂结构表格、超大规模数据时存在数字计算错误、信息遗漏等关键缺陷,为AI数据分析技术改进指明方向。