Боевой вирус маскируется под программу для шифрования данных

Боевой вирус маскируется под программу для шифрования данных

Специалисты международной антивирусной компании ESET выполнили технический анализ шпионского ПО Win32/Potao. Один из наиболее интересных векторов распространения вредоносной программы – компрометация приложения для шифрования данных TrueCrypt.

В процессе изучения Win32/Potao специалисты ESET обнаружили заражения компьютеров, выполненные другим вредоносным ПО. Было установлено, что Potao загружался в систему с помощью исполняемого файла TrueCrypt.exe. В качестве загрузчика (downloader) выступала скомпрометированная версия ПО для шифрования данных TrueCrypt.

Дальнейшее расследование показало, что данная модификация TrueCrypt распространялась через сайт truecryptrussia.ru. Более этого, эксперты ESET установили факт использования злоумышленниками этого доменного имени в качестве одного из адресов управляющего сервера. Это может указывать на то, что сайт изначально был создан для реализации вредоносных операций.

Первые вредоносные модификации программы TrueCrypt, содержащие бэкдор, датированы апрелем 2012 г. Они доставлялись на выборочной основе только некоторым пользователям, что указывает на таргетированность атак. 

Подпишитесь на новости

В НГУ создали платформу для проверки качества данных, на которых обучают ИИ

В Новосибирском государственном университете разработали «Каппу» — платформу для управления данными, на которых обучают ИИ. Она должна помочь разобраться, кто подготовил датасет, что в нём меняли и откуда взялась ошибка. Потому что кормить модель мусором, а потом удивляться её ответам — довольно странно.

О разработке и возможности подключения других вузов сообщил сам НГУ. Университетам предлагают бесплатную облачную версию на серверах НГУ либо платную установку в собственной инфраструктуре.

«Каппа» поддерживает разметку и проверку данных, фиксирует версии наборов и авторство изменений. Исправление ошибки сохраняется в новой версии, чтобы при следующем обучении не наступать на те же грабли.

Платформа также позволяет проверять разные модели на подготовленных датасетах. При обучении фиксируются версия данных и параметры, после — результаты тестирования на эталонных наборах. Во время эксплуатации телеметрия помогает отслеживать ошибки и замечать отклонения.

Локальная установка рассчитана в том числе на случаи, когда конфиденциальные данные нельзя выносить за пределы организации.

В репозитории разработчиков среди задач проекта указаны контроль обучения, отслеживание авторства разметки и соблюдения стандартов. Здесь ставка на прослеживаемость: прежде чем требовать от ИИ безупречных ответов, полезно выяснить, чему именно его учили.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru