Вредоносные программы для Android предпочитают «пряники» и «мороженое»

Вредоносные программы для Android предпочитают «пряники» и «мороженое»

Эксперты «Лаборатории Касперского» подвели итоги активности вирусописателей в июле, августе и сентябре 2012 года. По результатам квартала аналитики выявили гастрономические пристрастия зловредов относительно версий платформы Android и новые инциденты в области кибершпионажа.



Тенденция интенсивного роста количества новых мобильных зловредов для ОС Android сохранилась и в прошедшем квартале. Поэтому эксперты «Лаборатории Касперского» решили определить, пользователи каких версий платформы чаще всего становятся мишенями злоумышленников. Оказалось, что зловреды предпочитают «пряники» и «мороженое». В большинстве случаев атакам подвергались системы версий 2.3.6 «Gingerbread» («Имбирный пряник») и 4.0.4 «Ice Cream Sandwich» («Брикет мороженого»).

На «пряничную» платформу пришлось 28% отраженных попыток установки вредоносных программ в течение квартала. «Хотя система не нова и была выпущена еще в сентябре 2011 года, из-за сильной сегментации рынка Android-устройств эта версия и по сей день остается одной из наиболее популярных, что в свою очередь вызывает повышенный интерес вирусописателей, – комментирует ведущий антивирусный эксперт «Лаборатории Касперского» Юрий Наместников. – Сравнивая наши данные с официальными цифрами по распределению версий Android по различным мобильным устройствам за последние 14 дней сентября, мы видим, что в 48% случаев жертвами злоумышленников стали пользователи версии Gingerbread, которая установлена на 55% устройств, и в 43% – пользователи самой свежей версии Android Ice Cream Sandwich, инсталлированной на 23,7% устройств».

 

Распределение обнаруженных вредоносных программ по версиям ОС Android в III квартале 2012 года.

 



Третий квартал был богат на инциденты с кибершпионажем. Наиболее значимыми стали исследования вредоносных программ Madi, Gauss и Flame. Одна из кампаний по проникновению в компьютерные системы продолжалась почти год и была нацелена на инфраструктуру инженерных фирм, правительственных организаций, банков и университетов на Ближнем Востоке. В качестве жертв выбирались причастные к этим организациям пользователи, коммуникация которых находилась под пристальным наблюдением злоумышленников. Эксперты «Лаборатории Касперского» провели подробное расследование этой операции, дав ей название «Madi».

Программа Gauss была обнаружена в ходе расследования, которое проводилось по инициативе Международного союза электросвязи (МСЭ), выдвинутой после обнаружения вредоносной программы Flame. По сути Gauss – это «банковский» троянец государственного уровня. Помимо функции кражи разнообразных данных с зараженных Windows-компьютеров, он содержит некий вредоносный функционал, код которого зашифрован, а назначение пока не выяснено.

Также экспертам удалось получить новую информацию об управляющих серверах вредоносной программы Flame. Код командного сервера поддерживает три протокола передачи данных. Он обрабатывает запросы четырех разных вредоносных программ, обозначенных авторами как SP, SPE, FL и IP. Из этих четырех вредоносных программ в данный момент известны две: Flame и SPE (miniFlame).

Интересные изменения произошли также в географии угроз. В рейтинге стран по количеству вредоносных хостингов сменился лидер: с первого места США потеснила Россия с результатом 23,3%, что на 3% больше показателя Штатов. Сейчас основная часть веб-ресурсов (86%) для распространения вредоносных программ расположена в десяти странах мира – России, США, Нидерландах, Германии, Франции, Великобритании, Украине, Китае, Виргинских островах (Великобритания) и Вьетнаме. В третьем квартале Россия наконец-то перестала возглавлять список самых опасных для веб-серфинга стран мира. Это место занял Таджикистан, где 61,1% пользователей сталкиваются со срабатыванием антивируса при работе в Интернете.

Российские математики научили ИИ-модели общаться без слов

Российский стартап Mostik разработал способ объединять возможности разных ИИ-моделей без обмена текстовыми ответами. Вместо длинной переписки нейросети взаимодействуют через математические значения во внутренних представлениях.

Обычно ансамбль работает последовательно: одна модель генерирует ответ, а другая получает его на вход.

Это требует времени и вычислительных ресурсов. Метод Mostik позволяет передавать информацию между моделями на более глубоком уровне, помогая небольшой нейросети использовать возможности значительно более крупной.

Для демонстрации команда связала китайскую GLM-5.2 с 753 млрд параметров и компактную Qwen-3.5 на 4 млрд параметров, способную работать на мобильном устройстве.

По утверждению разработчиков, получившаяся система показала результат ровно посередине между исходными моделями, но обошлась в 20 раз дешевле запуска полной GLM.

Ещё одну систему Mostik вывел в лидеры сложного соревнования ARC-AGI 3, предназначенного для проверки способности ИИ решать новые задачи. Подробности команда пока скрывает, чтобы не раскрывать подход до завершения конкурса.

Гендиректор стартапа Саша Малышева считает, что будущее ИИ может принадлежать не одной гигантской модели, а коллективу специализированных нейросетей. Внутри компании этот подход сравнивают с угадыванием веса свиньи: усреднённая оценка группы людей иногда оказывается точнее ответа одного эксперта.

Если технология подтвердит эффективность на разных моделях и задачах, она может повысить ценность открытых нейросетей. Крупную модель получится объединить с небольшими экспертами по медицине, физике или биологии, не заставляя вычислительного монстра выполнять всю работу.

Пока опубликованных технических деталей и независимого воспроизведения результатов нет. Подробнее про проект пишет издание WIRED.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru