Новая версия вредоноса Bicololo маскируется под VIPRE Antivirus

Новая версия вредоноса Bicololo маскируется под VIPRE Antivirus

 Специалисты ThreatTrack Security выявили новую модификацию вредоносной программы Bicololo. Вредоносное приложение, впервые обнаруженное еще в прошлом году, распространяется в основном в русском сегменте сети Интернет. По словам экспертов, на этот раз Bicololo был обнаружен на одном из русскоязычных сайтов, посредством которого распространялись сомнительные приложения для мобильной операционной системы Android

 

Проанализировав сайт, эксперты ThreatTrack Security пришли к выводу, что он создан специально для распространения вредоносных программ, замаскированных под различного рода программное обеспечение, игры, фильмы и музыку. Чтобы придать сайту более внушительный вид, злоумышленники разместили на нем логотипы различных компаний, работающих в сфере ИБ.

При нажатии кнопки «скачать», жертве предлагалось скачать архив, содержащий исполняемый файл в “_vipre.exe”, а также файл формата «txt».

При запуске вредоносного файла “_vipre.exe”, в систему попадали другие вредоносные файлы. При этом файл HOSTS изменялся таким образом, чтобы при посещении определенных сайтов, например, my.mail.ru, odnoklassniki.ru, ok.ru, m.odnoklassniki.ru или vk.ru, жертва попадала на соответствующие фишинговые страницы, которые, по словам экспертов, выполнены достаточно качественно.

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