Лаборатория Касперского помогла ФСБ задержать кибермошенников

Лаборатория Касперского помогла ФСБ задержать кибермошенников

20 мая 2015 года в рамках спецоперации МВД и ФСБ России при участии представителей «Лаборатории Касперского» в Санкт-Петербурге состоялось задержание киберпреступников, похитивших около 12 миллионов рублей со счетов клиентов российских банков в 50 регионах страны.

Обвинение в финансовом кибермошенничестве предъявляется этим преступникам повторно: в первый раз они попали в поле зрения правоохранительных органов в 2012 году. Тогда по результатам расследования они были задержаны и осуждены по аналогичному преступлению на условные сроки заключения. «Лаборатория Касперского» оказывала правоохранительным органам техническую и экспертную поддержку в этом деле.

«Правоохранительные органы регулярно обращаются за помощью к «Лаборатории Касперского». Специалисты отдела расследования компьютерных инцидентов занимаются исследовательской деятельностью на постоянной основе, а в случае с этими киберпреступниками мы предельно хорошо знали их методы. На данный момент расследование продолжается, поэтому в интересах следствия мы не можем поделиться подробностями. Однако мы уверены, что повторное задержание этой преступной группы нанесет значительный удар по киберпреступной инфраструктуре», – заявил Руслан Стоянов, руководитель отдела расследований компьютерных инцидентов «Лаборатории Касперского».

Мошенничество с банковскими онлайн-счетами – один из самых распространенных видов киберпреступлений. Для кражи денег преступники используют специальное финансовое вредоносное ПО, а для усыпления бдительности пользователей применяют фишинговые инструменты и методы социальной инженерии, как было и в этом случае.

Подпишитесь на новости

Разработчик создал язык KillSwitch, который специально путает нейросети

Инженер Cloudflare Доминик Пичета представил KillSwitch — экспериментальный язык программирования, созданный для того, чтобы нейросети спотыкались при чтении и написании кода. Пока индустрия делает разработку удобнее для ИИ, он решил устроить ему полосу препятствий.

В своём блоге Пичета объяснил, что хотел проверить способность моделей работать с незнакомым языком и одновременно использовать их слабости: трудности с подсчётом символов, восприимчивость к инструкциям и чрезмерно чувствительные защитные фильтры.

Программы KillSwitch выглядят как рассказы, большую часть которых интерпретатор игнорирует. Среди текста спрятаны настоящие команды, а значения можно извлекать из других строк, указывая расстояние до них. Для идентификаторов действуют правила, связанные с количеством букв и анаграммами.

Отдельный троллинг — конструкции вроде «игнорируй предыдущие инструкции», которые здесь имеют значение внутри языка. Добавьте намеренную ложь в документации и формулировки, провоцирующие защитные механизмы моделей, — получите весьма недружелюбную среду для кодинг-агента.

 

В тестах нейросети писали Hello World, объясняли результат программы и переделывали конвертер температуры. Лучший результат получил Claude Opus 5 — 66,8 балла.

Исходники и спецификация открыты на GitHub. Если модели справятся с нынешними заданиями, автор планирует усложнить проверку.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru