Наиболее сложные кибератаки исходят из России

Наиболее сложные кибератаки исходят из России

Технический директор антивирусной компании Trend Micro Раймунд Генес говорит, что опасения бизнеса в связи в участившимися атаками, спонсируемыми государствами, в реальности блекнут с масштабами хищений, совершаемых хакерами из России и стран СНГ. По его словам, подавляющему большинству частных пользователей и компаний малого и среднего бизнеса не следует опасаться так называемых "госхакеров", а вот хакеров из России и стран СНГ стоит.



"Когда я вижу большую шумиху вокруг отчетов, наподобие тех, что был недавно опубликован компанией Mandiant, обличающий китайских хакеров, то в большинстве случаев соглашаюсь, что китайцы действительно занимаются корпоративным шпионажем. Но вы думаете, что американцы не занимаются? Или русские?",- говорит Генес. "Лично меня больше тревожит активность русских хакеров. Они занимаются киберпреступностью очень давно, задолго до того, как китайцы сели за компьютеры. Этих опасных ребят частенько нанимают для совершения разных грабежей. Все наши последние данные однозначно говорят о том, что наиболее сложные атаки исходят из России".

Некоторое время назад компания Mandiant опубликовала статистический отчет, в котором говорилось, что несколько сложных APT-атак (Advanced Persistent Thread) ведут в китайскую армию. Отчет вызвал публичный обмен обвинениями между Вашингтоном и Пекином. Генес отметил, что в последнее время все больше специалистов по ИТ-безопасности начинают спекулировать термином APT, пишет cybersecurity.ru.

"Я ненавижу термин APT. На прошлой неделе я был в RSA и там все кому не лень твердили о том, что APT повсюду. Тот факт, что подобные атаки вызывают большой интерес, невозможно оспорить, но не следует преувеличивать масштабы подобных атак. Многие коды, изначально созданные для APT-атак, потерпели провал - Stuxnet, Red October и другие, все они были созданы для удара по конкретным целям, но распространились слишком широко и не выполнили своих задач. Код хорош тогда, когда вы его не видите", - полагает он.

CTO Trend Micro говорит, что многие киберпреступники используют модифицированные коды для атак, а их довольно легко детектировать. В то же время, оригинальная платформа вредоноса зачастую создается в "русском подполье", а уже потом растекается по всему миру. Генес говорит, что на сегодня практически все ИТ-специалисты согласны с тем, что от таргетированных атак невозможно полностью защититься. "Если кто-то на протяжении нескольких лет пытается влезть в вашу сеть, рано или поздно он это сделает и неважно будет ли это сделано по электронной почте, через USB-накопитель или как-то еще", - уверен специалист.

Еще одним моментом, вызывающим опасение топ-менеджера антивирусной компании, является растущая доступность очень мощных инфраструктурных решений для все возрастающего числа хакеров.

"Раньше клиенты платили нам за то, чтобы мы защитили их ресурсы от атак. Сейчас - чтобы мы помогли минимизировать ущерб от атак и найти следы атаковавших злоумышленников", - признает Генес. 

По его словам, еще одной животрепещущей проблемой для бизнеса является отсутствие единых норм и требований по ИТ-безопасности. Генес говорит, что сейчас Евросоюз движется в этом направлении, но до завершения этого пути еще далеко.

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