Язык сценариев AutoIt становится всё более популярным у киберпреступников

Язык сценариев AutoIt становится более популярным у киберпреступников

Язык сценариев AutoIt становится более популярным у киберпреступников

 Эксперты утверждают, что язык сценариев AutoIt становится всё более популярным у создателей вредоносных программ. Специалисты компании Trend Micro выявили множество вредоносных программ и инструментов, созданных киберпреступниками при помощи AutoIt, включая клавиатурные шпионы (keylogger) и RAT-трояны.

Например, известно, что с помощью AutoIt злоумышленнику удалось создать RAT-троян, который позволяет ему удалённо устанавливать на компьютер жертвы командную оболочку, выполняя с её помощью различные задачи.

Одна из разновидностей печально известного RAT-трояна - DarkComet была также написана на AutoIt. Этот вредонос, отключающий брандмауэр Windows, обнаруживается лишь несколькими антивирусными решениями.

По мнению экспертов, одна из причин популярности AutoIt у создателей вредоносных программ состоит в том, что его легко изучить. Он расширяемый, и может использоваться для запуска приложений в отдельных исполняемых файлах. Это делает AutoIt прекрасным инструментом для киберпреступников, которые не хотят изучать более сложные языки программирования, например, Python.

AM LiveПодписывайтесь на канал "AM Live" в Telegram, чтобы первыми узнавать о главных событиях и предстоящих мероприятиях по информационной безопасности.

Российские учёные научили ИИ ловить фейковые фото и нелепые изображения

Исследователи из AIRI, Сколтеха, MWS AI и МФТИ по-новому решили одну из наиболее сложных задач компьютерного зрения — выявление изображений с нелогичным содержанием, вроде рыцаря с мобильником или пингвина на велосипеде.

Разработанный ими метод TLG (Through the Looking Glass, «В Зазеркалье») использует ИИ для создания текстовых описаний картинок и обнаружения противоречий при сопоставлении с визуальным содержанием.

В комментарии для «Известий» один из соавторов проекта, доктор компьютерных наук Александр Панченко пояснил: существующие ИИ-модели хорошо распознают элементы картинок, но плохо улавливают контекст — далеко не всегда понимают совместимость представленных объектов с точки зрения здравого смысла.

Чтобы проверить действенность своего подхода, экспериментаторы создали датасет, включив него 824 изображения с нелепыми ситуациями. Тестирование алгоритма показало точность распознавания до 87,5%, что на 0,5-15% выше показателей других существующих моделей, а также большую экономию вычислительных ресурсов.

Новаторская разработка, по словам Панченко, способна повысить надежность систем компьютерного зрения. После доработки и дообучения ее также можно будет использовать для модерации контента — к примеру, для выявления фейковых фото.

AM LiveПодписывайтесь на канал "AM Live" в Telegram, чтобы первыми узнавать о главных событиях и предстоящих мероприятиях по информационной безопасности.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru