Обновляем антивирусы! Вышел Starcraft II: Wings of Liberty

Обновляем антивирусы! Вышел Starcraft II: Wings of Liberty

 

Сегодня компания Blizzard официально выпустила в продажу вторую версию легендарной стратегии Starcraft. Starcraft – Real-time стратегия, которая стала популярной во всем мире, появившись в свет в 1998 году. И вот, 12 лет спустя, фанаты первой игры могут снова планировать свои атаки на зергов, уничтожать протосов или сражаться вместе с Керриган.

Как всегда, такое событие не могло пройти без вирусописателей. Версия Starcraft II, доступная для скачивания через BitTorrent содержит следующее вредоносное ПО:

"Starcraft_II.exe" (Sha1: ae648158b87d1513d2777ddb2233d3e83e2741c9 ) – содержит файл "WinUpdate.exe", который является вредоносным и определяется как VirTool:Win32/VBInject.gen!DM . Это общее определение для Visual Basic файлов, которые пытаются загрузить другие части вредоносного ПО путем внедрения кода в процессы.

Еще один образец - "StarCraft.2.Wings.Of.Liberty.CLONEDVD-WWTRAINER.exe" (Sha1:fdaa5abd53256a3fb0ddca5d3dead622768b3ab2 ), определяется как Worm:Win32/Rebhip.A . Это червь, который предназначен для кражи важных данных, перехвата нажатия клавиш и сбора паролей.

 

Источник

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

Российские учёные научили ИИ ловить фейковые фото и нелепые изображения

Исследователи из AIRI, Сколтеха, MWS AI и МФТИ по-новому решили одну из наиболее сложных задач компьютерного зрения — выявление изображений с нелогичным содержанием, вроде рыцаря с мобильником или пингвина на велосипеде.

Разработанный ими метод TLG (Through the Looking Glass, «В Зазеркалье») использует ИИ для создания текстовых описаний картинок и обнаружения противоречий при сопоставлении с визуальным содержанием.

В комментарии для «Известий» один из соавторов проекта, доктор компьютерных наук Александр Панченко пояснил: существующие ИИ-модели хорошо распознают элементы картинок, но плохо улавливают контекст — далеко не всегда понимают совместимость представленных объектов с точки зрения здравого смысла.

Чтобы проверить действенность своего подхода, экспериментаторы создали датасет, включив него 824 изображения с нелепыми ситуациями. Тестирование алгоритма показало точность распознавания до 87,5%, что на 0,5-15% выше показателей других существующих моделей, а также большую экономию вычислительных ресурсов.

Новаторская разработка, по словам Панченко, способна повысить надежность систем компьютерного зрения. После доработки и дообучения ее также можно будет использовать для модерации контента — к примеру, для выявления фейковых фото.

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