PandaLabs: большая часть вредоносных программ, зарегистрированных во втором квартале, являются троянскими

PandaLabs: большая часть вредоносных программ, зарегистрированных во втором квартале, являются троянскими

Компания Panda Security опубликовала второй ежеквартальный отчет за 2008 год о распространении злонамеренных программ в интернете.

По результатам исследования, 63 % вредоносного кода, зарегистрированного за отчетный период, составляют троянские программы. На втором месте по распространенности находится скрытая реклама. Специалисты PandaLabs также отмечают возросшую активность "червей", которые составляют 13,5 % всего инородного кода за второй квартал.

PandaLabs предупреждает пользователей об особо опасных троянских программах, известных под именем "банковский троян".

Этот тип троянских программ причиняет серьезный ущерб пользователям по всему миру. В связи с возросшим спросом на онлайновые банковские услуги расширились и возможности для мошенников, поясняет технический директор PandaLabs Луис Корронс.

Наиболее активными семействами банковских троянов являются Sinowal, Banbra и Bancos. Кроме того, в отчете PandaLabs указывается, что наивысшая активность распространения вредоносного софта наблюдается в России.

Нейросети и ДНК: ИИ-лидеры просят закрыть лазейку для биооружия

В ИИ-индустрии произошло почти невероятное событие. Главы OpenAI, Anthropic, Google DeepMind и Microsoft AI выступили единым фронтом и попросили Конгресс США срочно ужесточить правила продажи синтетической ДНК и РНК.

3 июня Сэм Альтман, Дарио Амодеи, Демис Хассабис и Мустафа Сулейман подписали открытое письмо, в котором призвали обязать компании, занимающиеся синтезом генетического материала, проверять не только сами заказы, но и их заказчиков.

Причина проста: ИИ становится слишком хорошим помощником. Авторы письма опасаются, что современные языковые модели постепенно снижают порог входа в область биотехнологий.

Если раньше потенциальному злоумышленнику требовались серьёзные знания в биологии, то теперь часть информации может подсказать нейросеть: где искать нужные гены, как формулировать запросы и каким образом обходить существующие механизмы проверки.

Впрочем, паники в письме нет. Подписанты отдельно подчёркивают, что современные ИИ-модели пока не способны самостоятельно разработать полноценный патоген с нуля. Для этого всё ещё нужны профессиональные знания и практические навыки.

Но проблема, по их мнению, в другом: защитные барьеры постепенно размываются, а значит, лучше закрывать уязвимости заранее, чем ждать первого громкого инцидента.

Особенно тревожит экспертов рынок синтетической ДНК. Сегодня заказать нужную генетическую последовательность можно сравнительно быстро и недорого. А если ИИ поможет подобрать или замаскировать опасный заказ, существующие системы контроля могут не справиться.

В качестве примера авторы приводят исследование Microsoft, опубликованное в прошлом году. Тогда ИИ-системы для проектирования белков смогли сгенерировать потенциально опасные последовательности, которые прошли мимо фильтров поставщиков. Формально это были новые белки, но по структуре они напоминали уже известные опасные образцы.

Из этого подписанты делают вывод: проверять нужно не только клиентов биотехнологических компаний, но и сами ИИ-системы. Иными словами, фильтры безопасности придётся строить сразу на нескольких уровнях.

Любопытно, что главным событием здесь многие считают даже не содержание письма, а список подписантов. Когда Альтман и Амодеи оказываются под одним документом, значит, вопрос действительно считают серьёзным.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru