Microsoft сообщает о новом Facebook-троянце

Microsoft сообщает о новом Facebook-троянце

Корпорация Microsoft несколько часов назад опубликовала данные о новом вредоносном коде, маскирующемся под расширения для браузеров Chrome и Firefox, тогда как на самом деле код пытается похитить у пользователя его реквизиты от социальной сети Facebook. Впервые вредонос был обнаружен в Бразилии и детектируется решениями корпорации, как Trojan:JS/Febipos.A. Microsoft отмечает, что в большинстве случаев код ведет себя как браузерное расширение и детектируется системой именно как расширение.



После того, как код был загружен на компьютер, троянец пытается выяснить, не зашел ли пользователь в свой аккаунт на Facebook, а также пытается скачать файл со списком браузерных расширений. После этого вредонос может выполнять различные Facebook-ориентированные действия, такие как расставление лайков, открытие контента для сторонних пользователей, вхождение в группы других пользователей, открытие чат-сессий и другие, передает cybersecurity.ru.

Также троянец иногда размещает на стене пользователя провокационные сообщения на португальском языке, причем зачастую сообщения содержат ссылки на вредоносные ресурсы.

В сообщении Microsoft не говорится, как широко распространен троянец, однако отмечается, что основной ареал троянца - это США, Латинская Америка и юг Европы.

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