Новая атака обходит антивирусную защиту в банкоматах

Мексиканские банкоматы взламывают программой Ploutus

Мексиканские банкоматы (ATM) стали жертвой вредоносного программного обеспечения под названием «Ploutus». Этот вирус умеет захватывать контроль над устройством на программном уровне и выдавать деньги по команде хакера. Встроенная защита таких систем остается полностью неэффективной.

Чтобы инициировать нападение, взломщики получали доступ к CD-ROM-приводу, установленному в ATM, и осуществляли загрузки системы с абсолютно нового диска. Вредоносные файлы Ploutus затем загружались в систему ATM. Также блокировалась работа встроенного антивирусного программного обеспечения. После своей инсталляции «Ploutus» позволял хакерам активировать вирус, простым нажатием определенной комбинации кнопок на клавиатуре банкомата.

С этого момента ATM был готов выполнять команды по выдаче наличности, посланные с внешней клавиатуры. Предотвратить установку вредоносного программного обеспечения непросто. Нужно заблокировать инсталляцию программ с внешних устройств, либо попытаться запретить любые модификации операционной системы ATM. К подобным мерам готовы далеко не все банки.

Старший технолог Станислав Шевченко из компании SafenSoft говорит, что появление подобного вредоносного программного обеспечения, которое может напрямую влиять на работу ATM, является весьма тревожным событием для всей индустрии систем самообслуживания.

Подобные программы позволяют преступникам обходить весь процесс вывода наличности, который нужно было активизировать при работе с традиционными ATM-троянами. Отсутствует необходимость в использовании специальных устройств, похищающих информацию о карточках пользователей. Подобное вредоносное программное позволяет легко обойти традиционную антивирусную защиту ATM. При условии массовой дистрибуции данной программы, любой банк без специализированной защиты, рискует столкнуться с большими трудностями.

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

Языковые модели тупеют от мусорных данных из интернета

Группа исследователей из Университета Техаса и Университета Пердью предложила необычную идею: большие языковые модели (LLM), вроде ChatGPT, могут «тупить» от некачественных данных примерно так же, как люди — от бесконечных часов в соцсетях.

В отчёте специалисты выдвигают «гипотезу гниения мозга LLM». Суть проста: если продолжать дообучать языковую модель на «мусорных» текстах из интернета, она со временем начнёт деградировать — хуже запоминать, терять логику и способность к рассуждению.

Авторы понимают, что отличить хороший контент от плохого сложно. Поэтому они решили изучить 100 миллионов твитов с HuggingFace и отобрать те, что подходят под определение «junk».

В первую группу попали короткие твиты с большим количеством лайков и репостов — те самые, которые вызывают максимальное вовлечение, но несут минимум смысла. Во вторую — посты с «низкой семантической ценностью»: поверхностные темы, кликбейт, громкие заявления, конспирология и прочие «триггерные» темы.

 

Чтобы проверить качество отбора, результаты GPT-4o сверили с оценками трёх аспирантов — совпадение составило 76%.

Учёные обучили четыре разные языковые модели, комбинируя «мусорные» и «качественные» данные в разных пропорциях. Потом прогнали их через тесты:

  • ARC — на логическое рассуждение,
  • RULER — на память и работу с длинным контекстом,
  • HH-RLHF и AdvBench — на этические нормы,
  • TRAIT — на анализ «личностного стиля».

Результаты оказались любопытными: чем больше в обучающем наборе было «интернет-мусора», тем хуже модель справлялась с задачами на рассуждение и память. Однако влияние на «этичность» и «черты личности» было неоднозначным: например, модель Llama-8B с 50% «мусора» даже показала лучшие результаты по «открытости» и «низкой тревожности».

Исследователи сделали вывод: переизбыток интернет-контента может привести к деградации моделей и призвали разработчиков тщательнее отбирать данные для обучения. Особенно сейчас, когда всё больше онлайн-текста создаётся уже самими ИИ — и это может ускорить эффект так называемого model collapse, когда модели начинают обучаться на собственных ошибках.

Учёные шутят: если так пойдёт и дальше, возможно, придётся вернуться к книгам — хотя бы ради того, чтобы «накормить» модели чем-то действительно качественным.

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