Эксперты Eset обнаружили в Китае новую угрозу

Эксперты Eset обнаружили в Китае новую угрозу

Компания Eset сообщает об обнаружении потенциально вредоносных модулей в популярном менеджере загрузок Xunlei (Thunder). Компоненты этой программы собирают информацию без ведома пользователя, а также устанавливают дополнительные приложения на Android-устройства.

Семейство данных компонентов детектируется решениями Eset NOD32 под общим названием Win32/Kankan.

Xunlei (в переводе с китайского – «гром» или «удар молнии») – файлообменный клиент, разработанный китайской компанией Thunder Networking Technologies. Сегодня сайт Xunleiежемесячно посещают более 400 млн человек, а по количеству активных пользователей он опережает даже известный файлообменный клиент uTorrent.

В середине августа эксперты Eset обратили внимание на компоненты Xunlei, в поведении которых был замечен необычный функционал. Помимо возможностей, привычных для менеджера загрузок, Xunlei содержит потенциально вредоносные компоненты, используемые в качестве бэкдоров (от англ. backdoor, «черный ход»).

Эти компоненты осуществляют скрытую загрузку и установку на компьютер пользователя дополнительного ПО, а также пересылают информацию о системе на удаленный сервер. Кроме того, специалисты Eset обнаружили модуль, который может устанавливать приложения не только на сам ПК, но и на подключенное к нему устройство под управлением ОС Android. Все эти действия осуществляются без ведома пользователя.

Следует отметить, что данные компоненты подписаны цифровым сертификатом компании-разработчика Xunlei Networking Technologies, что придает им статус доверенных файлов.

Тщательный анализ компонентов загрузчика показал, что для их запуска и обеспечения «выживаемости» в системе был использован пакет решений Microsoft Office.

Когда пользователь запускает одно из приложений этого программного пакета – Word, Excel или любое другое, – то в память, маскируясь под плагин этого приложения, подгружается специальная динамическая библиотека (dll, dynamic-link library) загрузчика Xunlei.

Эта библиотека содержит функционал бэкдора, с помощью которого она отправляет информацию об ОС пользователя на удаленный сервер. Кроме того, библиотека может распознавать программное обеспечение, способное отследить ее сомнительную активность.

Другой запускаемый компонент Xunlei – своего рода «апдейтер» – осуществляет загрузку на компьютер пользователя сторонних исполняемых файлов с их дальнейшей активацией. После выполнения этих действий запускается последний компонент, т.н. «сервис», отвечающий за исполнение различных команд.

Особый интерес представляет команда installphoneapp, применяемая для загрузки мобильных приложений (apk-файлов) с последующей установкой на Android-устройство, подключенное к компьютеру по USB. Данные приложения, в том числе, имеют рекламную направленность. Эти действия также совершаются в скрытом режиме.

 

ИИ экономит 11 часов в неделю, но 6 из них уходят на присмотр за ботом

Искусственный интеллект попал в неудобную статистику. Новое исследование Work AI Institute показало, что сотрудники действительно экономят время благодаря ИИ — в среднем около 11 часов в неделю. Но есть нюанс: более шести часов из этой экономии приходится тратить на проверку, исправление и контроль работы самого ИИ.

Исследование охватило 6000 офисных сотрудников из США, Великобритании и Австралии.

Опрос показал, что 75% работников заметили рост личной продуктивности после внедрения ИИ-инструментов. Однако только 13% компаний сообщили о заметном росте бизнеса благодаря этим технологиям.

 

Получается любопытный парадокс. Формально сотрудники работают быстрее, но бизнес почему-то не получает сопоставимой выгоды.

По словам профессора Калифорнийского университета Пола Леонарди, многие недооценивают объём скрытой работы, которая появляется вместе с ИИ. Нужно собирать данные, подготавливать контекст, перепроверять ответы чат-ботов, искать ошибки и дорабатывать результаты вручную.

Фактически современные сотрудники всё чаще выступают не исполнителями, а менеджерами собственных цифровых помощников.

Согласно исследованию, 37% времени взаимодействия с ИИ уходит непосредственно на работу с ботами, а ещё 36% — на применение полученных результатов в реальных задачах. Более того, 41% опрошенных признались, что не могут объяснить, каким образом ИИ пришёл к своим выводам.

Авторы приводят показательный пример. Молодой разработчик перед уходом домой интегрировал в проект тысячи строк кода, сгенерированного ИИ. После этого система перестала работать, а разбираться в причинах пришлось старшему инженеру. Сам автор изменений не смог объяснить, что именно сделал искусственный интеллект.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru