Сетевой червь Dorkbot распространяется через внутренний чат Facebook

Сетевой червь Dorkbot распространяется через внутренний чат Facebook

 Специалисты компании Bitdefender выявили новую модификацию червя Dorkbot. Вредоносная программа распространяется посредством внутреннего чата Facebook. Инфицировав устройство, вредонос начинает отслеживать интернет-активность пользователей, а также красть их персональные данные, например, логины и пароли. 

Кроме того, данная модификация Dorkbot позволяет киберпреступникам загружать на инфицированное устройство дополнительные вредоносные компоненты.

 

По данным экспертов, вредоносы семейства Dorkbot наиболее распространены в США, Индии, Португалии, Румынии, Германии, Турции и Великобритании.

Чтобы заставить жертву «впустить» вредонос в систему, злоумышленники маскируют его под вполне безопасный файл формата jpg.

 

Кроме того, Dorkbot может также распространяться посредством флешек, подключаемых к устройству.

Чтобы не стать жертвой Dorkbot, эксперты советуют интернет-пользователям игнорировать подозрительные ссылки, получаемые посредством мгновенных сообщений, даже если они якобы приходят от знакомого человека.

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