США готовы выплатить $10 млн за информацию об админе LockBit — россиянине

США готовы выплатить $10 млн за информацию об админе LockBit — россиянине

США готовы выплатить $10 млн за информацию об админе LockBit — россиянине

7 мая 2024 года Национальное агентство Великобритании по борьбе с преступностью (NCA) сообщило, что администратором и разработчиком программы-вымогателя LockBit является гражданин России Дмитрий Юрьевич Хорошев, а Госдеп США пообещал 10 миллионов долларов за информацию, которая поможет задержать его.

Против Хорошева были введены санкции со стороны Великобритании, Америки и Австралии.

Хорошеву, выступавшему под псевдонимами LockBitSupp и putinkrab, предъявили обвинения по 26 пунктам, связанным с мошенничеством и вымогательством, и предусматривающие наказание в виде 185 лет лишения свободы, а также выплату денежных компенсаций.

В сообщении Министерства финансов США говорится, что, будучи предполагаемым лидером группы и разработчиком программы-вымогателя LockBit, Хорошев выполнял различные оперативные и административные функции, а также получал финансовую выгоду от атак. Он способствовал модернизации инфраструктуры, нанимал новых разработчиков программы-вымогателя и управлял филиалами LockBit.

LockBit, основанная примерно в сентябре 2019 года, считалась одной из самых плодовитых групп, занимавшихся распространением программы-вымогателя как услуги (RaaS). По оценкам, число жертв достигает 2,5 тысяч по всему миру, а прибыль группировки составляет не менее 500 миллионов долларов в качестве выкупа.

NCA утверждает, что в феврале LockBit была ликвидирована в рамках скоординированной операции под названием Cronos. Данные, полученные из систем группировки, показали, что в период с июня 2022 года по февраль 2024 года было осуществлено более 7000 атак с помощью их сервисов.

Европол рассказал, что в распоряжении властей оказалось более 2500 ключей для дешифровки, поэтому они продолжают связываться с жертвами LockBit и предлагать им помощь.

Преступная группировка известна своей тактикой двойного вымогательства, когда конфиденциальные данные удаляются из сетей жертв, после чего компьютерные системы шифруются и требуют выкуп.

В топ пяти стран, подвергшимся атакам, вошли США, Великобритания, Франция, Германия и Китай.

После февральского краха, LockBit начала размещать утечки данных о старых жертвах на своём новом сайте. NCA утверждает, что глобальная угроза со стороны группировки снизилась, а число активных филиалов LockBit сократилось со 194 до 69.

Говорится, что хакеры не удаляли украденные данные после выплаты выкупа. Было выявлено множество случаев, когда предоставленный жертвам дешифратор не работал так, как ожидалось.

Лучшие LLM ошибаются с ядовитыми грибами в каждом девятом случае

Разработчик Пётр Мигдал проверил, можно ли доверить нейросети самый рискованный этап тихой охоты — определение грибов по фотографии. Короткий ответ: если очень хочется однажды поужинать дважды, то можно. В бенчмарк вошли 1040 фотографий 55 видов грибов, наиболее распространённых в Польше.

Изображения взяли из датасета FungiTastic, созданного на основе Atlas of Danish Fungi. Полная база содержит свыше 600 тыс. снимков с экспертной классификацией, а для части образцов вид подтверждён анализом ДНК.

Модели показывали каждую фотографию и просили назвать пять наиболее вероятных видов на латыни. Дополнительно их не обучали и специальные инструменты не подключали.


Лучше остальных справилась Gemini 3.8 Flash: правильный вид оказался на первом месте в 65% случаев и попал в пятёрку ответов в 85%. Немного отстали Gemini 3.6 Flash с результатами 64% и 85%, а также Gemini 3.7 Flash — 61% и 82%. Внизу таблицы расположились Qwen 3.8 27B, MiniMax-M3 и Qwen 3.8 Flash.


Но высокая точность закончилась там, где начался вопрос безопасности. Gemini 3.8 Flash и Gemini 3.6 Flash примерно в 11% случаев определяли ядовитые грибы как съедобные виды. У GPT-5.6 Sol доля опасных ошибок достигла 24%, у Claude Opus 5 — 29%, а у Qwen 3.8 27B — 36%. То есть последняя модель потенциально отправляла в корзину не тот гриб чаще чем в каждом третьем случае.

Есть важная оговорка: нейросети напрямую не спрашивали, можно ли есть находку. Они определяли вид, а затем исследователь сопоставлял ответы с таблицей съедобности. Некоторые модели и вовсе отказывались давать классификацию.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru