PandaLabs обнаружила новую бот-сеть Kneber

PandaLabs обнаружила новую бот-сеть Kneber

Лаборатория PandaLabs обнаружила цепь компьютеров-зомби, которая контролировалась с помощью бот-сети под названием «Kneber». PandaLabs сообщает, что на прошлой неделе бот-сетью «Kneber» было заражено порядка 75 000 компьютеров в 2 500 организациях по всему миру, а также пользовательские аккаунты в популярных социальных сетях. Kneber использует печально известный троян Zeus, который впервые появился в 2007 году и до сих пор продолжает заражать компьютеры.

Несмотря на то, что данный Троян появился давно и всем известен, компьютеры не были защищены от проникновения вредоносного кода. Почему это произошло? По мнению Луиса Корронса, технического директора PandaLabs, здесь можно сделать два вывода:

1)То, что не опубликовано – не существует. Журналисты начинают говорить об IT- угрозах только тогда, когда антивирусные компании отмечают уже «тысячи» инфекций. Нужно постоянно напоминать пользователям о необходимости защиты от Интернет-угроз, о том, что они могут коснуться любого.

2) Главной целью производителей решений безопасности является обнаружение новых угроз и изобретение способов защиты от них, однако этого недостаточно. Сегодня кибер-преступники действуют организованно и уже достигли такого уровня развития, что как только находится решение, мошенники менее чем за 24 часа адаптируют код ботов или троянов и перемещают сеть в другое место. Таким образом, они «обманывают» системы безопасности.

Криминальные организации ежемесячно зарабатывают миллионы долларов с помощью распространения бизнес-моделей по каналу, который обеспечивает максимальную анонимность. Отследить взломщиков очень сложно, так как они используют многочисленные уловки и технологии для кражи данных, рекрутинг «денежных мулов» для выполнения грязной работы и сокрытия следов настоящих преступников. Ситуацию усугубляет и недостаток адекватно обученных, опытных специалистов по безопасности.

«Чтобы эффективно бороться с кибер-преступниками, необходимо публиковать новости с яркими заголовками, сотрудничать с силами безопасности и администрациями зараженных стран. Мы должны заставить людей понять, что это реальная серьезная проблема на всех уровнях - от бизнеса и пользователей до правительств и институтов. Вопрос регулирования этой проблемы должен стать приоритетным. В свою очередь, это повлечет за собой необходимость донести до широкой публики информацию о том, что обучение и информирование о безопасности – это ежедневная работа, а не просто просмотр заголовков с анекдотическими историями, которые абсолютно не отражают реальную ситуацию. Это - единственный способ показать пользователям настоящее положение вещей и начать совместную работу над улучшением ситуации, которая стремительно ухудшается», - говорит Корронс.

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