Киберпреступная группа Carberp зарабатывает еженедельно миллионы долларов

Киберпреступная группа Carberp зарабатывает еженедельно миллионы долларов

...

Компания ESET, сообщает о том, что специалисты российского Центра вирусных исследований и аналитики обнаружили новую модификацию троянской программы Carberp, которая нацелена на популярные системы дистанционного банковского обслуживания (ДБО).



На сегодняшний день Россия – абсолютный лидер по количеству инцидентов в области информационной безопасности с использованием банковского трояна Carberp – 72% от общего количества инцидентов в различных странах. Пострадавшими от данного вредоносного ПО стали клиенты практически всех крупнейших российских банков – не только коммерческие компании, но и государственные структуры. При этом доходы киберпреступной группы Carberp исчисляются миллионами долларов еженедельно.

«Разработчики Carberp постоянно совершенствуют свою троянскую программу, щедро инвестируя финансовые средства в ее развитие, – комментирует Александр Матросов, директор Центра вирусных исследований и аналитики ESET. – Эволюция этого вредоносного ПО за два года сделала его номером один по количеству инцидентов, связанных с ДБО».

В новой версии трояна Carberp присутствует буткит-функционал, благодаря чему угроза может обходить защитные системы, внедренные в ИТ-инфраструктуре компании, и загружать в систему вредоносный функционал. Стоимость подобного дополнения к троянской программе на «черном» рынке составляет несколько десятков тысяч долларов, что в разы больше, чем цены на другие известные троянские программы - SpyEye и Zeus. Carberp также эксплуатирует 4 уязвимости в операционных системах Microsoft Windows для повышения привилегий пользователя, что позволяет ему красть финансовые средства даже с тех компьютеров корпоративной сети, где есть доступ к ДБО, но нет прав администратора. Кроме того, Carberp имеет функционал, позволяющий объединять зараженные ПК в ботсеть. На данный момент она насчитывает сотни тысяч компьютеров.

«Несмотря на то, что сейчас основной целью Carberp являются клиенты российских банков, ситуация может быстро измениться, так как технологических препятствий для атак на банки в других странах у этой киберкриминальной группы нет, – продолжает Александр Матросов. – И скорее всего злоумышленники в ближайшем будущем начнут искать партнеров по атакам в других регионах».

По данным компании Group IB, рост инцидентов в области информационной безопасности, связанных с мошенничеством в системах ДБО, только за последний год составляет более 200%, и в ближайшее время этот показатель будет увеличиваться. При этом основная цель злоумышленников – финансовые счета юридических лиц, поскольку они приносят огромные доходы киберпреступникам.

Разработка новосибирских ученых снизит галлюцинации ИИ

В Новосибирском государственном университете разработали библиотеку, которая повышает точность и надёжность ответов нейросетей и помогает снизить количество «выдуманных» или заведомо недостоверных ответов — так называемых ИИ-галлюцинаций. Решение получило название RAGU (Retrieval-Augmented Graph Utility) и основано на использовании графов знаний, отражающих связи между различными элементами информации.

Такие графы помогают нейросетям лучше понимать контекст запросов и выявлять неочевидные зависимости. В рамках проекта они были интегрированы с большими языковыми моделями, что позволило повысить качество генерации ответов.

«Саму концепцию придумали не мы. Архитектура GraphRAG была предложена в статье Microsoft, опубликованной около года назад. Идея оказалась удачной, но мы увидели ряд недостатков — в частности, очень долгий процесс построения графа знаний и недетерминированный результат. Наш подход позволил ускорить работу и повысить её надёжность», — рассказал научный сотрудник лаборатории прикладных цифровых технологий Международного научно-образовательного математического центра НГУ Иван Бондаренко.

В отличие от оригинального подхода Microsoft, новосибирские исследователи применили многошаговый метод формирования графа знаний. Это позволило существенно ускорить процесс и снизить требования к вычислительным ресурсам. Если в исходной реализации использовалось порядка 32 млрд параметров, то в RAGU их число удалось сократить почти на два порядка — не только без потери качества, но и с его заметным улучшением.

Помимо специалистов НГУ, в проекте участвовали представители других российских вузов, включая МГУ, Балтийский федеральный университет имени Иммануила Канта, Университет науки и технологий МИСИС, Дальневосточный федеральный университет и Университет ИТМО.

Проект RAGU стал победителем в номинации «Инновации в области искусственного интеллекта» конкурса «Код без границ». Всего в конкурсе приняли участие более 200 проектов.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru