Finjan обнаружила ресурс по управлению сделками купли-продажи «ботнетов»

Finjan обнаружила ресурс по управлению сделками купли-продажи «ботнетов»

Компания Finjan обнаружила сайт Golden Cash, главной задачей которого является координирование сделок по продаже и покупке «ботнетов», формирование «партнерской сети», состоящей из хакерских группировок, и распространение соответствующего инструментария.

Как отмечают эксперты Finjan, в основе сети Golden Cash лежат вполне традиционные модели и схемы ведения бизнеса, таким образом, ресурс может считаться новой ступенью в эволюции кибер-преступности.

Изучив внутреннее устройство сайта эксперты сделали вывод, что расценки на ресурсы «ботнетов» напрямую зависят от географического положения скомпрометированных клиентских систем. При этом владельцы сайта не только предлагают соответствующие услуги своим клиентам, но и охотно приобретают зараженные системы. Единицей товара является клиентский компьютер, к которому хакер может получить удаленный доступ. Впоследствии на захваченную систему может быть установлено программное обеспечение для рассылки спама, совершения DDoS-атак на заказанные сайты и другой нелегальной деятельности.

Согласно «прайс-листу», составленному специалистами из Finjan, криминальные элементы готовы заплатить примерно 100 долларов за «ботнет» из 1000 ПК, размещенных на территории Австралии. Рыночная стоимость аналогичной сети, расположенной на территории США, составляет 50 долларов. А компьютеры, принадлежащие жителям дальневосточного региона, приобретаются по самой низкой цене - 5 долларов за 1000 машин. Затем киберпреступники осуществляют перепродажу приобретенных ресурсов с неплохим доходом. Так, «австралийский» ботнет из 1000 компьютеров обойдется клиентам уже в 500 долларов, «американский» в 120 долларов, а «азиатский» в 25 долларов.

Сайты, подобные Golden Cash, являются своеобразными островками онлайнового черного рынка, на котором клиент сможет приобрести нужные ему товары и услуги. Услуги по заражению специфического веб-сайта или рассылки почтовых сообщений с опасным вложением – лишь верхушка айсберга. Если проводить аналогии с реальным миром, на виртуальном черном рынке не менее активно практикуется торговля «оружием» (изготавливаемое на заказ вредоносное ПО, способное обмануть современные антивирусы), «фальшивыми документами» (клиентские реквизиты для анонимного доступа к интересующей сети) и краденым товаром (похищенные номера кредитных карт).

источник 

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