Новый вариант ZeuS притворился продуктом Avira

Новый вариант ZeuS притворился продуктом Avira

Очередной представитель этого семейства вредоносного программного обеспечения внес оживление и разнообразие в монотонную работу вирусных аналитиков немецкой компании, неожиданно предъявив им цифровое удостоверение, выписанное на имя самой же Avira. Специалисты оценили творчество злоумышленников и посвятили данному случаю целую запись в корпоративном блоге.



В прежние времена разработчики нежелательных и опасных программ почти не прибегали к подписыванию кода, ибо цель попросту не оправдывала средства - получить сертификат на вирус всегда было, мягко говоря, трудно. Однако встроенные системы контроля доступа, имеющиеся в Windows Vista и 7, равно как и новые контуры защиты ядра в 64-битных версиях этих ОС, относятся к подписанным программным продуктам принципиально иначе, нежели к неподписанным, и теперь киберпреступникам волей-неволей приходится предпринимать попытки обмануть эти средства обеспечения безопасности.


Например, компоненты широко известного ныне червя Stuxnet были сертифицированы при помощи секретного цифрового ключа, украденного у легитимного производителя ПО. Для успешного выполнения своих задач упомянутому червю нужно было внедрить в ядро пораженных операционных систем руткит-компоненты, так что без настоящей подписи вирусописателям было не обойтись.


Создатели ZeuS, впрочем, не стали искать 'славы' авторов Stuxnet и обошлись поддельным сертификатом - обработав его, Windows выводит пользователю информацию о том, что цифровое удостоверение не выдержало проверку подлинности. Эксперты Avira подчеркивают: такие сообщения недвусмысленно свидетельствуют против его связи с компанией, оно явно не принадлежит немецкому производителю систем защиты и в силу этого никак не могло быть у него похищено.


Подробные сведения об ошибке позволяют узнать, что сертификат был создан 10 февраля и якобы выписан VeriSign. Тем не менее, он не соответствует корневому эталону, встроенному в ОС Windows - а, следовательно, на самом деле не имеет к VeriSign никакого отношения.


Что же касается самого образца вредоносной программы, то в коллекциях поставщиков антивирусных решений он, несомненно, займет почетное место рядом со своим родственником, который в августе прошлого года точно так же пытался всех обмануть цифровым удостоверением на имя "Лаборатории Касперского".


Softpedia

AM LiveПодписывайтесь на канал "AM Live" в Telegram, чтобы первыми узнавать о главных событиях и предстоящих мероприятиях по информационной безопасности.

Языковые модели тупеют от мусорных данных из интернета

Группа исследователей из Университета Техаса и Университета Пердью предложила необычную идею: большие языковые модели (LLM), вроде ChatGPT, могут «тупить» от некачественных данных примерно так же, как люди — от бесконечных часов в соцсетях.

В отчёте специалисты выдвигают «гипотезу гниения мозга LLM». Суть проста: если продолжать дообучать языковую модель на «мусорных» текстах из интернета, она со временем начнёт деградировать — хуже запоминать, терять логику и способность к рассуждению.

Авторы понимают, что отличить хороший контент от плохого сложно. Поэтому они решили изучить 100 миллионов твитов с HuggingFace и отобрать те, что подходят под определение «junk».

В первую группу попали короткие твиты с большим количеством лайков и репостов — те самые, которые вызывают максимальное вовлечение, но несут минимум смысла. Во вторую — посты с «низкой семантической ценностью»: поверхностные темы, кликбейт, громкие заявления, конспирология и прочие «триггерные» темы.

 

Чтобы проверить качество отбора, результаты GPT-4o сверили с оценками трёх аспирантов — совпадение составило 76%.

Учёные обучили четыре разные языковые модели, комбинируя «мусорные» и «качественные» данные в разных пропорциях. Потом прогнали их через тесты:

  • ARC — на логическое рассуждение,
  • RULER — на память и работу с длинным контекстом,
  • HH-RLHF и AdvBench — на этические нормы,
  • TRAIT — на анализ «личностного стиля».

Результаты оказались любопытными: чем больше в обучающем наборе было «интернет-мусора», тем хуже модель справлялась с задачами на рассуждение и память. Однако влияние на «этичность» и «черты личности» было неоднозначным: например, модель Llama-8B с 50% «мусора» даже показала лучшие результаты по «открытости» и «низкой тревожности».

Исследователи сделали вывод: переизбыток интернет-контента может привести к деградации моделей и призвали разработчиков тщательнее отбирать данные для обучения. Особенно сейчас, когда всё больше онлайн-текста создаётся уже самими ИИ — и это может ускорить эффект так называемого model collapse, когда модели начинают обучаться на собственных ошибках.

Учёные шутят: если так пойдёт и дальше, возможно, придётся вернуться к книгам — хотя бы ради того, чтобы «накормить» модели чем-то действительно качественным.

AM LiveПодписывайтесь на канал "AM Live" в Telegram, чтобы первыми узнавать о главных событиях и предстоящих мероприятиях по информационной безопасности.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru