Eset представила список наиболее распространенных вредоносных программ

Eset представила список наиболее распространенных вредоносных программ

Российскую десятку вредоносного ПО с показателем 8,77% в прошлом месяце возглавило семейство угроз HTML/ScrInject.B.Gen, которое с помощью Java-скриптов перенаправляет пользователя на опасные ресурсы, что позволяет киберпреступникам совершать атаки на компьютер. Однако влияние данной угрозы в России ослабевает - доля присутствия этого вредоносного ПО составила 8,77%, что меньше показателя декабря на 4,86%. Подобная киберугроза, семейство HTML/Iframe.B.Gen, расположилась на третьем месте российской десятки с долей проникновения в 2,36%.



По-прежнему популярной остается злонамеренная программа Win32/Spy.Ursnif.A, которая крадет персональную информацию и учетные записи с зараженного компьютера, а затем отправляет их на удаленный сервер мошенников. В январе процент проникновения Spy.Ursnif составил 2,83%, что позволило ей удержать второе место российского рейтинга. Также в регионе высок процент распространения вредоносной программы Win32/Qhost (1,91% от общего числа угроз), которая модифицирует файл hosts и перенаправляет пользователя на фишинговые ресурсы.

«Наличие в этом месяце большого числа срабатываний наших продуктов на различные вредоносные сценарии, которые перенаправляют пользователей на злонамеренные ресурсы, показывают высокий процент компрометации легальных ресурсов Рунета, - комментирует Александр Матросов, директор Центра вирусных исследований и аналитики ESET. - Несмотря на то, что семейство Win32/Carberp, разработанное для кражи финансовых средств через банковские системы, опустилось на восьмое место, оно по-прежнему остается наиболее распространенной киберугрозой, обнаруживаемой при перенаправлении пользователей с легальных веб-ресурсов.

Мировой рейтинг вредоносного ПО также возглавляет семейство HTML/ScrInject.B.Gen (4,98%). Далее следуют злонамеренные программы INF/Autorun (крадет конфиденциальную информацию) и HTML/Iframe.B.
Доля России от общего количества обнаруженного в мире вредоносного ПО в январе составила 12,36%. При этом зафиксирован высокий процент уникальных угроз, которые приходятся на регион – 32,80%, что выше показателя предыдущего месяца почти на 7%.

Статистика угроз получена с помощью интеллектуальной технологии ESET Live Grid – облачного сервиса, обеспечивающего автоматическую передачу новых образцов подозрительных или вредоносных программ экспертам вирусной лаборатории ESET для анализа и принятия оперативного решения.

В России хотят поставить на учет учебные материалы для ИИ-моделей

Минцифры РФ готовит законопроект, обязывающий разработчиков раскрывать сведения о наборах данных, используемых для обучения ИИ-моделей. Инициатива пока обсуждается в профильных ведомствах и сообществах игроков рынка.

Как выяснили «Ведомости», создатели подобных решений должны будут указывать наименование набора для тренинга, дату его создания, формат, объем и происхождение. В перспективе возможно создание специализированного реестра для ИИ.

Предложение выдвинуто в рамках работы правительства над регулированием сферы ИИ. Пока лишь известно, что разрабатываемый закон определит критерии российского происхождения нейросетей, закрепит право на авторство, обязанности и ответственность разработчиков, а также введет маркировку ИИ-контента.

Параллельно российские власти работают над мерами противодействия использованию ИИ в противоправных целях. Предложено даже признать применение ИИ отягчающим обстоятельством при совершении преступлений.

Предложение Минцифры о раскрытии источников обучающих данных для больших языковых моделей пока не принято на рассмотрение. Опрошенные новостным изданием эксперты сомневаются, что иностранные вендоры вроде OpenAI, Microsoft, Google, Perplexity будут соблюдать это требование.

По идее, новая инициатива должна повысить доверие к ИИ, возможность независимой оценки качества таких решений и дисциплины работы с данными. В то же время нововведение, скорее всего, потребует создания специального реестра, который будет заполняться формально из-за увеличения нагрузки на разработчиков, заинтересованных в скорейшем выводе ИИ-решений на рынок.

В то же время эксперты отметили, что в условиях дефицита качественных и юридически чистых наборов данных для обучения ИИ раскрытие их происхождения будет способствовать формированию нового коммерческого рынка.

Использование данных, взятых из открытых источников и без ведома владельцев создает риски утечки конфиденциальной информации и порождает конфликт интересов в случаях нарушения авторских прав. Подобные ситуации вынуждают создателей ИИ-моделей более внимательно относиться к подбору учебных данных и в случае необходимости покупать права на контент либо заключать договоры на использование.

В настоящее время закона, регулирующего сферу ИИ, в России нет; в законодательстве даже отсутствуют нужные определения. Освоение таких технологий пока осуществляется в соответствии с утвержденной указом Президента стратегией развития ИИ до 2030 года.

По этой причине попытки госрегулирования пока носят декларативный или рекомендательный характер. Так, в конце прошлого года было выдвинуто предложение о создании технических стандартов по ИИ и продвижение их на международном уровне.

Минцифры также определилось с требованиями к ПАК для ИИ и собирается создать киберполигон для проверки безопасности ИИ-систем, предназначенных для использования на критически важных объектах.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru