За 3 месяца шпионы Sapphire Werewolf провели свыше 300 атак в России

За 3 месяца шпионы Sapphire Werewolf провели свыше 300 атак в России

За 3 месяца шпионы Sapphire Werewolf провели свыше 300 атак в России

Российские организации атакует новая APT-группа, нацеленная на шпионаж, — Sapphire Werewolf. С начала марта зафиксировано более 300 попыток внедрения инфостилера в ИТ-компании, образовательные учреждения, на предприятия ВПК и аэрокосмической отрасли.

Целевые атаки начинаются с отправки в организацию поддельных писем с сокращенной ссылкой, сгенерированной на T.LY. При переходе по ней открывается маскировочный документ (постановление о возбуждении исполнительного производства, листовка ЦИК, указ Президента РФ); одновременно на машину жертвы загружается вредоносная программа.

По словам специалистов BI.ZONE, данный зловред создан на основе opensource-инструмента Amethyst. Он умеет извлекать из баз данных пароли, куки, историю браузера. Его также интересуют документы в разных форматах и ключи доступа к Telegram.

Собранная информация архивируется и отсылается в названный мессенджер, где создан специализированный бот.

«С конца 2023 – начала 2024 года группировки, нацеленные на шпионаж, стали активно применять стилеры, — комментирует глава BI.ZONE Threat Intelligence Олег Скулкин. — При этом атакующим не обязательно разрабатывать такие программы с нуля. Например, стилер Amethyst, который использовала группировка Sapphire Werewolf, представляет собой модификацию опенсорсного вредоносного ПО, которое злоумышленники доработали под свои задачи».

По данным аналитиков, три четверти атак (76%), зафиксированных на территории России и стран СНГ в 2023 году, преследовали корыстные цели. В 15% случаев мотивом послужил шпионаж, в 9% — хактивизм.

Подпишитесь на новости

В НГУ создали платформу для проверки качества данных, на которых обучают ИИ

В Новосибирском государственном университете разработали «Каппу» — платформу для управления данными, на которых обучают ИИ. Она должна помочь разобраться, кто подготовил датасет, что в нём меняли и откуда взялась ошибка. Потому что кормить модель мусором, а потом удивляться её ответам — довольно странно.

О разработке и возможности подключения других вузов сообщил сам НГУ. Университетам предлагают бесплатную облачную версию на серверах НГУ либо платную установку в собственной инфраструктуре.

«Каппа» поддерживает разметку и проверку данных, фиксирует версии наборов и авторство изменений. Исправление ошибки сохраняется в новой версии, чтобы при следующем обучении не наступать на те же грабли.

Платформа также позволяет проверять разные модели на подготовленных датасетах. При обучении фиксируются версия данных и параметры, после — результаты тестирования на эталонных наборах. Во время эксплуатации телеметрия помогает отслеживать ошибки и замечать отклонения.

Локальная установка рассчитана в том числе на случаи, когда конфиденциальные данные нельзя выносить за пределы организации.

В репозитории разработчиков среди задач проекта указаны контроль обучения, отслеживание авторства разметки и соблюдения стандартов. Здесь ставка на прослеживаемость: прежде чем требовать от ИИ безупречных ответов, полезно выяснить, чему именно его учили.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru