Появился троян для банкоматов

Появился троян для банкоматов

Специалистами по безопасности впервые обнаружена вредоносная программа для банкоматов. Судя по предварительному анализу, троян отслеживает транзакции в долларах США, российских рублях и украинских гривнах и ворует информацию о пластиковых картах, сообщает сотрудник компании Sophos Ваня Швайцер в корпоративном блоге.

Швайцер высказал удивление по этому поводу, так как создание и внедрение вредоносной программы в банкомат связаны с рядом сложностей. Банкоматы часто работают под управлением нестандартных операционных систем, а если даже это и Windows, то специализированная. Кроме того, программный и аппаратный интерфейс банкоматов считается недокументированным, банкоматы обычно соединяются в изолированные частные сети, а физический доступ к ним без специального ключа затруднён из-за множества датчиков.

Поэтому киберпреступники, специализирующиеся на банкоматах, обычно используют всевозможные устройства вроде скиммеров и видеокамер, с помощью которых собирают данные о магнитных полосах пластиковых карт и пин-кодах. После этого злоумышленники производят фальшивые карты, по которым и снимают деньги.

Тем не менее когда к Швайцеру обратился знакомый сотрудник банка, поделившийся слухами о зараженных банкоматах в России, тот начал проверять базу данных Sophos по вредоносному ПО. Он искал любые данные, связанные с компанией Diebold, крупнейшим американским производителем банкоматов, о котором шла речь в данных слухах, и нашёл три недавно поступивших файла.

Автоматизированная система, которая анализирует попавшие в базу файлы, не сумела классифицировать их как вредоносые из-за их особой структуры, нацеленной исключительно на банкоматы. Однако Швайцер, проанализировав их вручную, обнаружил, что это самая настоящая троянская программа, которая способна вести подрывную деятельность в ПО Diebold Agilis, используя ряд недокументированных функций.

Швайцер пока не расшифровал алгоритм трояна до конца. По предварительным данным, программа перехватывает данные со считывателя магнитной полосы и клавиатуры, шифрует собранную информацию и даже предоставляет злоумышленникам альтернативный пользовательский интерфейс.

По мнению Швайцера, разработка такого трояна требует участия программиста с хорошим знанием "внутренностей" банкоматов Diebold. В то же время он не думает, что такого типа атаки на банкоматы найдут широкое применение среди киберпреступников.

По заявлению представителей Diebold, компании известно о существовании вируса. Diebold проинформировала об этом своих клиентов, с целью минимизации риска несанкционированного доступа к банкоматам, им предоставляется специально разработанная компонента ПО и подробная инструкция по безопасности. Diebold также усиленно напоминает своим клиентам о необходимости следовать таким общепринятым в индустрии нормам безопасности, как ограничение физического доступа к банкоматам, управление паролями и обновления ПО. 

Источник 

Яндекс с нуля обучил полностью суверенную языковую модель

Яндекс представил Alice AI Foundation LLM — базовую версию новой языковой модели, полностью обученной с нуля. Компания самостоятельно собрала корпус, выбрала архитектуру и гиперпараметры, не используя готовые зарубежные модели.

Как сообщают «Ведомости», Alice AI Foundation содержит 80 млрд параметров и обучена на 18 трлн токенов. Благодаря архитектуре Mixture of Experts при обработке каждого токена активируются только 3 млрд параметров — весь 80-миллиардный коллектив одновременно будить не приходится. Контекстное окно достигает 262 144 токенов.

По внутренним тестам Яндекса, модель делит лидерство с Qwen3.5-35B-A3B-Base на задачах AIME 2026 и превосходит Nemotron-3-Super-120B-A12B-Base в ряде тестов на программирование, используя в четыре раза меньше активных параметров. В русскоязычных фактологических заданиях она также обошла более крупную DeepSeek-V4-Flash-Base с 284 млрд параметров. Впрочем, результаты получены на инфраструктуре самой компании и ещё нуждаются в независимой проверке.

Для оценки знаний, актуальных русскоязычной аудитории, Яндекс разработал бенчмарки WikiWebFacts и HardMultiQA. Первый проверяет знание дат, событий, определений и персоналий, второй — умение работать со сложными вопросами из медицины, права, ИТ и искусства. Наборы заданий, эталонные ответы и протоколы оценки опубликованы вместе с моделью.

Инженеры также переработали оптимизатор, совместив обмен данными между видеокартами с вычислениями и примерно вдвое ускорив шаги оптимизации. Каскад классификаторов сократил затраты на отбор обучающих документов в десятки раз, сохранив около 95% полезных материалов.

Веса, технические материалы и бенчмарки уже доступны на Hugging Face под Apache 2.0. Но это претрейн, а не готовый чат-бот: перед внедрением модель придётся дообучить и настроить. В будущем она станет полигоном для единой рассуждающей модели и ИИ-агентов «Алисы».

Яндекс называет разработку полностью суверенной, однако официальный порядок присвоения такого статуса в России заработает только в марте 2027 года.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru