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 

ИИ учится задавать вопросы сам себе — и от этого становится умнее

Даже самые продвинутые ИИ-модели пока что во многом лишь повторяют — учатся на примерах человеческой работы или решают задачи, которые им заранее придумали люди. Но что если искусственный интеллект сможет учиться почти как человек — сам задавать себе интересные вопросы и искать на них ответы?

Похоже, это уже не фантазия. Исследователи из Университета Цинхуа, Пекинского института общего искусственного интеллекта (BIGAI) и Университета штата Пенсильвания показали, что ИИ способен осваивать рассуждение и программирование через своеобразную «игру с самим собой».

Проект получил название Absolute Zero Reasoner (AZR). Его идея проста и изящна одновременно. Сначала языковая модель сама придумывает задачи по программированию на Python — достаточно сложные, но решаемые. Затем она же пытается их решить, после чего проверяет себя самым честным способом: запускает код.

 

Если решение сработало — отлично. Если нет — ошибка становится сигналом для обучения. На основе успехов и провалов система дообучает исходную модель, постепенно улучшая и умение формулировать задачи, и способность их решать.

Исследователи протестировали подход на открытой языковой модели Qwen с 7 и 14 миллиардами параметров. Оказалось, что такой «самообучающийся» ИИ заметно улучшает навыки программирования и логического мышления — и в некоторых тестах даже обгоняет модели, обученные на вручную отобранных человеческих данных.

 

По словам аспиранта Университета Цинхуа Эндрю Чжао, одного из авторов идеи, подход напоминает реальный процесс обучения человека:

«Сначала ты копируешь родителей и учителей, но потом начинаешь задавать собственные вопросы. И в какой-то момент можешь превзойти тех, кто тебя учил».

Идея «самоигры» для ИИ обсуждается не первый год — ещё раньше её развивали такие исследователи, как Юрген Шмидхубер и Пьер-Ив Удейер. Но в Absolute Zero особенно интересно то, как растёт сложность задач: чем умнее становится модель, тем более сложные вопросы она начинает ставить перед собой.

«Уровень сложности растёт вместе с возможностями модели», — отмечает исследователь BIGAI Цзилун Чжэн.

Сейчас подход работает только там, где результат можно легко проверить — в программировании и математике. Но в будущем его хотят применить и к более «жизненным» задачам: работе ИИ-агентов в браузере, офисных сценариях или автоматизации процессов. В таких случаях модель могла бы сама оценивать, правильно ли агент действует.

«В теории это может стать путём к суперинтеллекту», — признаёт Чжэн.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru