ESET: у червя Stuxnet появились преемники

ESET: у червя Stuxnet появились преемники

Компания ESET, сообщает о выявлении новых вредоносных программ, использующих уязвимость в программной оболочке Windows Shell при обработке LNK-файлов (LNK/Exploit.CVE-2010-2568). Также зафиксированы новые способы распространения подобных угроз.

Вирусная лаборатория ESET фиксирует постоянный рост заражений червем Win32/Stuxnet. Выполнение вредоносного кода происходит благодаря наличию уязвимости в программной оболочке Windows Shell, связанной с отображением специально подготовленных LNK-файлов.

Как и прогнозировали вирусные аналитики ESET, создание Win32/Stuxnet вызвало появление новых вредоносных программ, а также модификаций уже известного злонамеренного ПО, использующего данную уязвимость. Для обнаружения подобных угроз специалисты вирусной лаборатории ESET создали отдельный класс сигнатур - LNK/Autostart.

C помощью технологии раннего обнаружения ThreatSense.Net уже удалось выявить и другие программы, использующие уязвимость в Windows Shell. Речь идет о семействе Win32/TrojanDownloader.Chymine, которое относится к классу downloader-угроз. При установке на компьютер данная программа скачивает кейлоггер Win32/Spy.Agent.NSO, регистрирующий каждое нажатие клавиши на клавиатуре.

Аналогичным образом происходит распространение трояна-downloader - Win32/Autorun.VB.RP, который также устанавливает на ПК вредоносное ПО. Кроме того, вирусными аналитиками было выявлено несколько модификаций вируса Win32/Sality, а также троянской программы Zeus, которые используют данную уязвимость. По данным ESET, Sality постоянно присутствует в десятке наиболее распространенных угроз в мире и может выполнять функции как трояна-загрузчика, так шпиона или кейлоггера. На счету Zeus миллионы зараженных компьютеров, объединенных в ботнет.

На сегодняшний день распространение угроз, использующих уязвимость в Windows Shell, осуществляется не только через USB-носители. Теперь заражение может происходить через общие сетевые папки, а также благодаря специально сформированным файлам для офисного пакета Microsoft. Кроме того, сервер злоумышленников, с которого распространяется вредоносная программа, может формировать адрес web-страницы определенного вида, посредством которого компьютер может быть атакован через браузер.

«Ежедневно мы фиксируем несколько тысяч новых заражений Win32/Stuxnet - отмечает Александр Матросов, руководитель Центра вирусных исследований и аналитики компании ESET. – При этом страдают не только промышленные предприятия, но и домашние пользователи. И в ближайшее время мы прогнозируем рост числа вредоносных программ, использующих уязвимость в программной оболочке Windows Shell при обработке LNK-файлов».

ИИ экономит 11 часов в неделю, но 6 из них уходят на присмотр за ботом

Искусственный интеллект попал в неудобную статистику. Новое исследование Work AI Institute показало, что сотрудники действительно экономят время благодаря ИИ — в среднем около 11 часов в неделю. Но есть нюанс: более шести часов из этой экономии приходится тратить на проверку, исправление и контроль работы самого ИИ.

Исследование охватило 6000 офисных сотрудников из США, Великобритании и Австралии.

Опрос показал, что 75% работников заметили рост личной продуктивности после внедрения ИИ-инструментов. Однако только 13% компаний сообщили о заметном росте бизнеса благодаря этим технологиям.

 

Получается любопытный парадокс. Формально сотрудники работают быстрее, но бизнес почему-то не получает сопоставимой выгоды.

По словам профессора Калифорнийского университета Пола Леонарди, многие недооценивают объём скрытой работы, которая появляется вместе с ИИ. Нужно собирать данные, подготавливать контекст, перепроверять ответы чат-ботов, искать ошибки и дорабатывать результаты вручную.

Фактически современные сотрудники всё чаще выступают не исполнителями, а менеджерами собственных цифровых помощников.

Согласно исследованию, 37% времени взаимодействия с ИИ уходит непосредственно на работу с ботами, а ещё 36% — на применение полученных результатов в реальных задачах. Более того, 41% опрошенных признались, что не могут объяснить, каким образом ИИ пришёл к своим выводам.

Авторы приводят показательный пример. Молодой разработчик перед уходом домой интегрировал в проект тысячи строк кода, сгенерированного ИИ. После этого система перестала работать, а разбираться в причинах пришлось старшему инженеру. Сам автор изменений не смог объяснить, что именно сделал искусственный интеллект.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru