5 самых опасных средств киберсаботажа

5 самых опасных средств киберсаботажа

Специалисты «Лаборатории Касперского» проанализировали ежедневно обрабатываемые вредоносные объекты, обратив особое внимание на увеличение количества деструктивных программ типа Wiper. Экспертами был составлен обзор 5 самых заметных инцидентов, связанных с использованием подобных зловредов, действия которых за последние годы нанесли ощутимый ущерб целому ряду стран.

Программы типа Wiper уничтожают данные, находящиеся на зараженном компьютере. Несмотря на то, что в общем потоке вредоносного ПО их немного (в большинстве случаев зловреды применяются с целью наживы), за последние годы частота использования подобных программ заметно возросла.

Как показывают мзученные 5 случаев заражения, зловреды действуют разными методами. К примеру, поразивший немало жертв в 2012 году Wiper уничтожал информацию на жестком диске. ТехникаShamoon, атаковавшего более 30000 компьютеров нефтяной компании в Саудовской Аравии, была аналогичной: эта программа стирала все данные с компьютера, выводя его из строя. Вариацию стратегии Shamoon продемонстрировал Groovemonitor, уничтожающий данные в определенные, прописанные в коде даты. А самый изощренный метод был реализован червем Narilam в ноябре 2012 года: будучи нацеленным на используемые преимущественно в Иране программы работы с базами данных, червь незаметно искажал вносимые данные и чем дольше он функционировал, тем более разрушительными оказывались последствия его работы.

Согласно статистике, большая часть атак программ типа Wiper за последние несколько лет была нацелена на Ближний Восток. Эти инциденты показали также, что подобное вредоносное ПО может применяться как высокоэффективное кибероружие – возможность удалить данные с десятков тысяч компьютеров нажатием кнопки или одним кликом мыши является мощным оружием для любой киберармии.

«Атаки в стиле Wiper в наши дни достаточно редки. Однако, учитывая, что каждый день появляется информация о новых пробелах в безопасности критически важной инфраструктуры, подобные атаки потенциально чрезвычайно опасны. В обозримом будущем они могут стать более популярными и, например, использоваться в качестве способа нанесения удара по критически важной инфраструктуре в точно выбранное время, что приведет к значительному ущербу», – прокомментировал Костин Раю, руководитель глобального центра исследований «Лаборатории Касперского».

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

Google представил VaultGemma — LLM с дифференциальной приватностью

В семействе больших языковых моделей (БЯМ, LLM) с открытым кодом, разработанных в Google, прибавление. Новинка VaultGemma не запоминает конфиденциальные данные при обучении, что предотвращает их слив пользователям.

ИИ-модель, построенная на базе Gemma 2 и работающая по 1 млрд параметров, прошла предварительный тренинг с применением метода дифференциальной приватности (differential privacy) — он добавляет в процесс обучения эталонный шум для ограничения возможности запоминания.

К сожалению, такой подход снижает не только риск утечки конфиденциальных данных, но также точность и быстродействие LLM. Чтобы найти оптимальный баланс между приватностью, практичностью и затратами на вычисления, в Google провели специальное исследование.

Бенчмаркинг показал, что по производительности VaultGemma сравнима с моделями той же величины, но без гарантий конфиденциальности.

 

Подробная информация о новом opensource-проекте, способном ускорить создание приватных и безопасных ИИ-систем для медучреждений, финансовых институтов и госсектора, выложена на Hugging Face и Kaggle.

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