Представлен вирус Rakshasa способный заражать BIOS

Представлен вирус Rakshasa способный заражать BIOS

Rakshasa был представлен на конференции Black Hat французским исследователем в области информационной безопасности Джонатаном Броссаром. Концепт Rakshasa способен работать на более чем 200 моделях материнских плат и базируется на микропрограммах с открытым исходным кодом, предназначенных для замены проприетарных BIOS.

Главное отличие новой вредоносной программы от других вирусов, атакующих BIOS, – возможность загрузки буткит-кода с уделенного сервера в оперативную память каждый раз при старте компьютера. (Напомним, что буткит-код – это вредоносный код, загружающийся до старта ОС, что позволяет ему взять под контроль операционную систему и процесс её загрузки).

«Ранее вредоносные программы хранили буткит-код в MBR (главной загрузочной записи) жесткого диска. Теперь же концепт-вирус Rakshasa продемонстрировал возможность удаленной загрузки буткит-кода, что, без сомнения, усложняет или даже делает невозможным обнаружение такой вредоносной программы традиционными антивирусными решениями, работающими на уровне операционной системы, - говорит руководитель экспертной группы eScan в России и СНГ Николай Ионов. - Особенная опасность таких вредоносных программ заключается в том, что в отличие от традиционных вирусов, компьютерная система остается скомпрометированной и после полной переустановки ОС. Для полного удаления следов вредоносной программы может понадобиться дорогостоящая процедура перепрошивки многих "железных" компонентов, включая материнские платы и сетевые карты, что в некоторых случаях может быть сопоставимо со стоимостью компьютера. Потенциально такой тип вредоносных программ представляет очень большую угрозу», пишет mskit.ru.

«К счастью, на сегодня данный концепт является лишь "лабораторной" разработкой, главная цель которой – привлечение внимания не только к защите операционных систем и программ, но также и к безопасности "железа", - отмечает эксперт eScan. - Для защиты от подобных вирусов необходимо тесное сотрудничество вендоров антивирусного ПО с производителями аппаратных средств и разработчиками прошивок. Необходимо использовать высокоэффективные решения, способные анализировать всю сетевую активность компьютеров сети и верифицировать целостность ПО, встроенного в аппаратное обеспечение».

«Появление подобного концептуального вредоносного программного обеспечения поднимает важные вопросы безопасности, связанные с утечкой конфиденциальных и секретных данных. Потенциально злоумышленники могут использовать аналогичные технологии для заражения компьютерных систем ещё на стадии поставки комплектующих, что делает обнаружение "закладок" крайне затруднительным», - добавляет эксперт eScan.

ИИ экономит 11 часов в неделю, но 6 из них уходят на присмотр за ботом

Искусственный интеллект попал в неудобную статистику. Новое исследование Work AI Institute показало, что сотрудники действительно экономят время благодаря ИИ — в среднем около 11 часов в неделю. Но есть нюанс: более шести часов из этой экономии приходится тратить на проверку, исправление и контроль работы самого ИИ.

Исследование охватило 6000 офисных сотрудников из США, Великобритании и Австралии.

Опрос показал, что 75% работников заметили рост личной продуктивности после внедрения ИИ-инструментов. Однако только 13% компаний сообщили о заметном росте бизнеса благодаря этим технологиям.

 

Получается любопытный парадокс. Формально сотрудники работают быстрее, но бизнес почему-то не получает сопоставимой выгоды.

По словам профессора Калифорнийского университета Пола Леонарди, многие недооценивают объём скрытой работы, которая появляется вместе с ИИ. Нужно собирать данные, подготавливать контекст, перепроверять ответы чат-ботов, искать ошибки и дорабатывать результаты вручную.

Фактически современные сотрудники всё чаще выступают не исполнителями, а менеджерами собственных цифровых помощников.

Согласно исследованию, 37% времени взаимодействия с ИИ уходит непосредственно на работу с ботами, а ещё 36% — на применение полученных результатов в реальных задачах. Более того, 41% опрошенных признались, что не могут объяснить, каким образом ИИ пришёл к своим выводам.

Авторы приводят показательный пример. Молодой разработчик перед уходом домой интегрировал в проект тысячи строк кода, сгенерированного ИИ. После этого система перестала работать, а разбираться в причинах пришлось старшему инженеру. Сам автор изменений не смог объяснить, что именно сделал искусственный интеллект.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru