Виртуализация, облачные вычисления и IPv6 приведут к появлению новым видам компьютерного мошенничества

Виртуализация, облачные вычисления и IPv6 приведут к появлению новым видам компьютерного мошенничества

Используя заголовки новостей и новейшие технические разработки, компьютерные мошенники проявляют недюжинную изобретательность в своих попытках использовать самые модные веяния для извлечения прибыли. Рост популярности облачных вычислений и виртуализации на корпоративном рынке почти наверняка привлечет внимание злоумышленников, затевающих очередную волну мошенничества.

Согласно отчету «Анализ угроз будущего на 2010 год» компании Trend Micro, облачные вычисления и виртуализация, хотя и приносят много пользы и экономят средства, способствуют выводу серверов за традиционный периметр безопасности и тем самым расширяют поле для деятельности мошенников. Перед нашими глазами уже есть пример выхода из строя облачного сервера Danger/Sidekick, который привел к массовым простоям систем в ноябре 2009 г. и наглядно продемонстрировал, какими рисками в отношении облачных инфраструктур попытаются воспользоваться киберпреступники. Специалисты Trend Micro полагают, что кибермошенники будут атаковать либо точку подключения к облачной инфраструктуре, либо центр обработки данных и саму инфраструктуру.

Инфраструктура Интернета меняется, открывая новые возможности для ведения противоправной деятельности

Протокол «следующего поколения», разработанный ассоциацией IETF, — IPv6 — все еще находится в экспериментальной стадии замены протокола IPv4, которому на данный момент уже 20 лет. Чем больше пользователей перейдут на протокол IPv6, тем больше внимания ему начнут уделять киберпреступники, и в ближайшем году мы увидим пробную реализацию некоторых элементов IPv6. В число возможных направлений атак войдут новые скрытые каналы (СК) или центры управления бот сетями (C&C). Однако не стоит ждать особого внимания мошенников к адресному пространству IPv6 — по крайней мере, не сразу.

Доменные имена становятся все более глобальными, и создание региональных доменов верхнего уровня (с символами русского и арабского алфавитов и китайскими иероглифами) создаст новую почву для проведения хорошо известных старых атак, в которых для фишинга используются домены с похожими называниями — например, через домены, которые пишутся буквами кириллицы, схожими с буквами латинского алфавита. Специалисты Trend Micro полагают, что это обстоятельство повредит репутации многих фирм и доставит немало хлопот компаниям, отвечающим за безопасность.

Социальные сайты и сети будут использоваться мошенниками для вхождения в доверие к пользователям

Социальная инженерия по-прежнему будет играть важную роль в распространении угроз. Однако учитывая растущую популярность социальных сайтов с информацией, предназначенной для распространения через Интернет, злоумышленники наверняка приложат в 2010 году еще больше усилий для проникновения в популярные сообщества и их использование в незаконных целях.  

Социальные сети стали лакомыми кусочками злоумышленников в части хищения информации, позволяющей установить личность. Качества и количества данных, открыто публикуемых доверчивыми пользователями на страницах своих профилей, в сочетании с косвенной информацией об общении, более чем достаточно злоумышленникам для кражи данных, позволяющих установить личность, и проведения узконаправленных атак с применением социальной инженерии. В 2010 году ситуация ухудшится, и известные люди столкнутся с проблемами, связанными с хищением средств с банковских счетов и действиями злоумышленников, выдающих себя за других лиц.

Исчезновение глобальных нашествий вирусов и распространение локальных целенаправленных атак

Общая картина угроз изменилась — и мы уже не сталкиваемся с такими глобальными нашествиями вирусов, как было в случае Slammer и CodeRed. Даже нашумевший в новостях инцидент с Conficker в 2008 и начале 2009 года по сути своей был не массовой вспышкой, а хорошо подготовленной и организованной атакой. В будущем нам придется иметь дело с более локализованными, направленными, многочисленными и изощренными атаками.


Другие важнейшие прогнозы на 2010 и последующие годы:

  • Все дело в деньгах, поэтому киберпреступники не исчезнут.
  • Выпуск Windows 7 внесет свой вклад, поскольку в стандартной конфигурации эта система защищена менее надежно, чем Vista.
  • Подход, основанный на нейтрализации рисков, теряет свою эффективность — даже в сочетании с применением альтернативных браузеров и операционных систем.
  • Вредоносные программы постоянно меняются — каждые несколько часов.
  • Случайные заражения стали нормой — для заражения компьютера достаточно одного визита в Интернет.
  • Появятся новые вектора атак, направленные на виртуализованные и облачные среды.
  • Боты уже не остановить, и они будут существовать всегда.
  • Нас ждет еще не один громкий скандал с утечкой данных из корпоративных и социальных сетей.
AM LiveПодписывайтесь на канал "AM Live" в Telegram, чтобы первыми узнавать о главных событиях и предстоящих мероприятиях по информационной безопасности.

Языковые модели тупеют от мусорных данных из интернета

Группа исследователей из Университета Техаса и Университета Пердью предложила необычную идею: большие языковые модели (LLM), вроде ChatGPT, могут «тупить» от некачественных данных примерно так же, как люди — от бесконечных часов в соцсетях.

В отчёте специалисты выдвигают «гипотезу гниения мозга LLM». Суть проста: если продолжать дообучать языковую модель на «мусорных» текстах из интернета, она со временем начнёт деградировать — хуже запоминать, терять логику и способность к рассуждению.

Авторы понимают, что отличить хороший контент от плохого сложно. Поэтому они решили изучить 100 миллионов твитов с HuggingFace и отобрать те, что подходят под определение «junk».

В первую группу попали короткие твиты с большим количеством лайков и репостов — те самые, которые вызывают максимальное вовлечение, но несут минимум смысла. Во вторую — посты с «низкой семантической ценностью»: поверхностные темы, кликбейт, громкие заявления, конспирология и прочие «триггерные» темы.

 

Чтобы проверить качество отбора, результаты GPT-4o сверили с оценками трёх аспирантов — совпадение составило 76%.

Учёные обучили четыре разные языковые модели, комбинируя «мусорные» и «качественные» данные в разных пропорциях. Потом прогнали их через тесты:

  • ARC — на логическое рассуждение,
  • RULER — на память и работу с длинным контекстом,
  • HH-RLHF и AdvBench — на этические нормы,
  • TRAIT — на анализ «личностного стиля».

Результаты оказались любопытными: чем больше в обучающем наборе было «интернет-мусора», тем хуже модель справлялась с задачами на рассуждение и память. Однако влияние на «этичность» и «черты личности» было неоднозначным: например, модель Llama-8B с 50% «мусора» даже показала лучшие результаты по «открытости» и «низкой тревожности».

Исследователи сделали вывод: переизбыток интернет-контента может привести к деградации моделей и призвали разработчиков тщательнее отбирать данные для обучения. Особенно сейчас, когда всё больше онлайн-текста создаётся уже самими ИИ — и это может ускорить эффект так называемого model collapse, когда модели начинают обучаться на собственных ошибках.

Учёные шутят: если так пойдёт и дальше, возможно, придётся вернуться к книгам — хотя бы ради того, чтобы «накормить» модели чем-то действительно качественным.

AM LiveПодписывайтесь на канал "AM Live" в Telegram, чтобы первыми узнавать о главных событиях и предстоящих мероприятиях по информационной безопасности.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru