ФБР обезвредило серверы вымогателей из группировки Radar/Dispossessor

ФБР обезвредило серверы вымогателей из группировки Radar/Dispossessor

ФБР обезвредило серверы вымогателей из группировки Radar/Dispossessor

ФБР в понедельник отчиталось об успешной ликвидации инфраструктуры группировки Radar/Dispossessor в США, Британии и Германии.

В США и Великобритании правоохранительные органы изъяли по три сервера, в Германии — 18, а также в общей сложности 9 доменных имен (8 в США и одно в ФРГ).

Операция проводилась в кооперации с правоохранительными органами Британии и ФРГ.

«С момента создания в августе 2023 года, Radar/Dispossessor быстро превратились в международную влиятельную группу вымогателей, нацеленную на малый и средний бизнес и организации от производства, развития, образования и нападения на них, здравоохранение, финансовые услуги и транспортный сектор», — говорится в официальном заявлении ФБР, посвященном операции против киберпреступников.

По данным издания The Hacker News, Radar/Dispossessor откололась от группировки LockBit. Ее руководитель известен под ником Brain. Обычно хакеры использовали для проникновения эксплуатацию уязвимостей и подбор простых паролей.

Как и LockBit, Radar/Dispossessor использовала модель «двойного вымогательства», когда данные не только шифровались, но и похищались, а жертву шантажировали фактом публикации украденной информации на публичных ресурсах. Также данная группировка довольно часто атаковала своих жертв повторно. В общей сложности от деятельности группировки пострадали 43 компании в различных мировых регионах.

ИИ сказал — ты согласился: учёные описали феномен когнитивной капитуляции

Исследователи из Университета Пенсильвании предложили новое объяснение тому, как люди взаимодействуют с ИИ. По их мнению, всё чаще пользователи не просто пользуются нейросетями, а буквально «сдаются» им. Этот феномен специалисты назвали «когнитивной капитуляцией» (cognitive surrender).

Если раньше люди использовали технологии вроде калькуляторов или GPS для отдельных задач — «разгружали» мозг, но сохраняли контроль, — то с ИИ ситуация меняется.

Всё чаще пользователи просто принимают ответы модели за истину, не проверяя и не анализируя их. Причём, как отмечают исследователи, это особенно заметно, если ответ звучит уверенно, гладко и без лишних сложностей. В таком случае у человека просто не включается внутренний «режим сомнения».

Чтобы проверить это, учёные провели серию экспериментов с участием более 1300 человек. Им предложили задачи на когнитивное мышление с подвохом, который требует не интуиции, а вдумчивого анализа.

Часть участников могла пользоваться ИИ-помощником, но с нюансом: модель специально давала неправильные ответы примерно в половине случаев. Результат оказался показательным.

 

Когда ИИ отвечал правильно, пользователи соглашались с ним в 93% случаев. Но даже когда он ошибался, люди всё равно принимали его ответ в 80% случаев. То есть большинство просто не перепроверяло результат, даже если он был неверным.

В среднем участники соглашались с ошибочным ИИ в 73% случаев и оспаривали его лишь в 19,7% случаев.

Более того, у тех, кто пользовался ИИ, уровень уверенности в своих ответах оказался выше — даже несмотря на то, что половина этих ответов была неправильной.

 

Интересно, что поведение менялось в зависимости от условий. Например, если участникам давали небольшие денежные стимулы за правильные ответы и мгновенную обратную связь, они чаще перепроверяли ИИ и исправляли ошибки. А вот дефицит времени, наоборот, усиливал зависимость от модели: под давлением дедлайна люди ещё охотнее доверяли ИИ.

Не все оказались одинаково уязвимы. Люди с более высоким уровнем так называемого флюидного интеллекта (fluid IQ) реже полагались на ИИ и чаще замечали его ошибки. А вот те, кто изначально воспринимал ИИ как авторитетный источник, чаще попадались на неверные ответы.

При этом сами исследователи подчёркивают: «когнитивная капитуляция» — не обязательно зло сама по себе. Если ИИ действительно работает лучше человека, логично ему доверять, особенно в задачах вроде анализа данных или оценки рисков.

Но есть важный нюанс: качество мышления в таком случае напрямую зависит от качества самой модели.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru