Avast предупреждает о росте активности программ-шантажистов

Avast предупреждает о росте активности программ-шантажистов

Чешский антивирусный вендор Avast в понедельник сообщил о том, что за последние полтора месяца им был зафиксирован рост числа заражений программами-шантажистов, шифрующих пользовательские данные. В компании говорят, что примерно 200 млн устройств под управлением Windows, Mac и Android были заражены программами-шантажистами, за которыми стоит, судя по всему, одна и та же группа мошенников.



Ян Сирмер, старший вирусный аналитик Avast, в блоге компании сообщает, что особенно резкий скачок инфекций был выявлен в Северной Америке, Франции, Скандинавских странах и Австралии.

Напомним, что за последние пару недель компании Microsoft и Symantec также сообщали о резкой активизации программ-шантажистов Reveton, Crilock и Cryptolocker, а также производных от них вредоносных кодов. По словам Сирмера, только лишь одни продукты Avast за последнюю неделю остановили более 500 000 попыток заражения шантажистами. Также он отметил, что мониторинговая сеть компании выявила порядка 18 000 хостов, которые были заражены программами-шантажистами, сообщает cybersecurity.ru.

По словам эксперта, организаторы атак используют автоматизированные средства распространения вредоносов, так как новые домены, с которых ведется распространение, появляются примерно раз в 10 минут. Avast также выявила 117 наиболее активных IP-адресов, с которых ведется распространение. Эти адреса не сосредоточены в какой-либо стране и разбросаны от Австралии до Бразилии.

В большинстве случаев организаторы атак принимают виртуальные деньги Bitcoin за разблокирование данных. Также компания сообщает, что в ряде случаев пользователи платили мошенникам, но не получали средств дешифрации.

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