Турецкий бекдор маскируется под системную службу Windows

Турецкий бекдор маскируется под системную службу Windows

Среди предполагаемых создателей современных вредоносных программ нередко встречаются как жители стран бывшего СССР, так и носители китайского языка — определенные выводы об авторстве тех или иных угроз можно сделать на основе анализа их кода. На этом фоне весьма примечателен бэкдор BackDoor.Zetbo.1, обнаруженный специалистами компании «Доктор Веб» еще в конце мая 2014 года, — судя по обилию в его структуре соответствующих строк, разработчиками этого троянца, способного выполнять на инфицированном компьютере различные команды, являются вирусописатели из Турции.

Вредоносная программа BackDoor.Zetbo.1 устанавливается в систему под видом службы Windows Power Management (winpwrmng), имеющей следующее описание: Allows Users to Manage the Power Options. Бэкдор сохраняется на диск в виде исполняемого файла с именем taskmgr.exe, а все свои файлы он хранит в папке %APPDATA%\Roaming\. При установке в систему BackDoor.Zetbo.1 выводит сообщение на турецком языке: rundll bu dosyayı açamıyor. Dosya çok büyük, что в переводе означает: «rundll не может открыть этот файл. Файл слишком велик», сообщает news.drweb.com.

Запустившись на зараженном ПК, вредоносная служба следит за тем, работает ли в системе бэкдор, и, если нет, осуществляет его принудительный запуск. При попытке остановки службы троянец завершает работу Windows, демонстрируя на экране сообщение: Windows had to be closed. Windows Power Services is turned off.

Основное предназначение этой вредоносной программы вполне обычно для бэкдоров — выполнение на инфицированном компьютере различных команд, поступающих от управляющего сервера (адрес которого «зашит» в теле самого бота), в том числе команд на обновление, удаление файлов, проверку наличия на диске собственных компонентов, завершение работы системы. Троянец способен передавать злоумышленникам различную информацию о зараженной машине (например, серийный номер жесткого диска).

Вместе с тем, весьма любопытен способ получения бэкдором параметров от управляющего сервера: соединившись с удаленным узлом, BackDoor.Zetbo.1 ищет размещенную на нем злоумышленниками специальную веб-страницу, на которой расположено несколько кнопок. Проанализировав значения html-тэгов, отвечающих за отображение этих кнопок в браузере, троянец определяет необходимые для своей работы конфигурационные данные.

В России хотят поставить на учет учебные материалы для ИИ-моделей

Минцифры РФ готовит законопроект, обязывающий разработчиков раскрывать сведения о наборах данных, используемых для обучения ИИ-моделей. Инициатива пока обсуждается в профильных ведомствах и сообществах игроков рынка.

Как выяснили «Ведомости», создатели подобных решений должны будут указывать наименование набора для тренинга, дату его создания, формат, объем и происхождение. В перспективе возможно создание специализированного реестра для ИИ.

Предложение выдвинуто в рамках работы правительства над регулированием сферы ИИ. Пока лишь известно, что разрабатываемый закон определит критерии российского происхождения нейросетей, закрепит право на авторство, обязанности и ответственность разработчиков, а также введет маркировку ИИ-контента.

Параллельно российские власти работают над мерами противодействия использованию ИИ в противоправных целях. Предложено даже признать применение ИИ отягчающим обстоятельством при совершении преступлений.

Предложение Минцифры о раскрытии источников обучающих данных для больших языковых моделей пока не принято на рассмотрение. Опрошенные новостным изданием эксперты сомневаются, что иностранные вендоры вроде OpenAI, Microsoft, Google, Perplexity будут соблюдать это требование.

По идее, новая инициатива должна повысить доверие к ИИ, возможность независимой оценки качества таких решений и дисциплины работы с данными. В то же время нововведение, скорее всего, потребует создания специального реестра, который будет заполняться формально из-за увеличения нагрузки на разработчиков, заинтересованных в скорейшем выводе ИИ-решений на рынок.

В то же время эксперты отметили, что в условиях дефицита качественных и юридически чистых наборов данных для обучения ИИ раскрытие их происхождения будет способствовать формированию нового коммерческого рынка.

Использование данных, взятых из открытых источников и без ведома владельцев создает риски утечки конфиденциальной информации и порождает конфликт интересов в случаях нарушения авторских прав. Подобные ситуации вынуждают создателей ИИ-моделей более внимательно относиться к подбору учебных данных и в случае необходимости покупать права на контент либо заключать договоры на использование.

В настоящее время закона, регулирующего сферу ИИ, в России нет; в законодательстве даже отсутствуют нужные определения. Освоение таких технологий пока осуществляется в соответствии с утвержденной указом Президента стратегией развития ИИ до 2030 года.

По этой причине попытки госрегулирования пока носят декларативный или рекомендательный характер. Так, в конце прошлого года было выдвинуто предложение о создании технических стандартов по ИИ и продвижение их на международном уровне.

Минцифры также определилось с требованиями к ПАК для ИИ и собирается создать киберполигон для проверки безопасности ИИ-систем, предназначенных для использования на критически важных объектах.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru