За 8 мес 2008 года вредоносного софта появилось больше, чем за предыдущие 17 лет

За 8 мес 2008 года вредоносного софта появилось больше, чем за предыдущие 17 лет

В 2008 году PandaLabs, лаборатория компании Panda Security по исследованию вредоносных кодов, ежедневно выявляла в среднем 35 000 экземпляров вредоносных программ, 22 000 из которых оказывались новыми инфекциями. К концу года общее количество вредоносных угроз, обнаруженных испанским производителем, превысило 15 миллионов. Такой результат превысил первоначальные ожидания на 5 миллионов. В результате этого за первые восемь месяцев 2008 года PandaLabs обнаружила больше вредоносного ПО, чем за предыдущие 17 лет вместе взятые.

99% новых угроз были автоматически выявлены с помощью технологии коллективного разума от Panda Security, которая производит анализ и обнаружение «в облаке».

Абсолютное большинство новых вредоносных кодов (67,7%) было классифицировано как трояны, предназначение которых заключается в краже конфиденциальной информации, например, номеров банковских счетов, паролей и др.

"Пользователи часто недооценивают угрозу, которую представляют собой вредоносные программы. Поэтому во многих случаях они практически не заботятся или очень мало заботятся о безопасности своих компьютеров. А реальность такова: за последние несколько лет количество вредоносного ПО невероятно возросло, а ложное ощущение безопасности помогает кибер-преступникам заражать больше компьютеров, оставаясь при этом неизвестными", - объясняет Луис Корронс, технический директор PandaLabs.

В 70,1% всех обнаружений виновниками инфекции являлись трояны, за ними идут рекламные программы с 19,9% и черви с 4,22%. В совокупности эти три вида составили большинство вредоносных программ, насчитывающее 94%.

Относительно угроз, вызвавших наибольшее количество заражений в 2008 году, в годовом отчете PandaLabs особо выделены фальшивые антивирусные программы. Фальшивые антивирусные программы – это особый вид рекламного ПО, который убеждает пользователя в том, что он заражен различными опасными кодами и предлагает приобрести решение для того, чтобы якобы удалить эти инфекции. Такие программы стоят около $70 и ежемесячно по оценкам PandaLabs приносят своим создателям 13,65 миллионов долларов США.

Банковские трояны: угроза сохраняется

В 2008 году трояны были одной из наиболее распространенных угроз. Главная их цель – кража банковских данных жертвы с целью доступа к её банковскому счету.

Обычно трояны тайком запускаются в памяти компьютера и активируются только тогда, когда жертвы заходят на веб-сайт определенного банка.

"Для кибер-преступников довольно просто получить доступ к вредоносным программам, поскольку в Интернете существуют целые рынки для продажи специальных средств, позволяющих осуществлять создание Троянов, которые предлагают не только развитый функционал, но и возможность удаленного контроля и получения инструкций", - объясняет Луис Корронс.

Из обнаруженных лабораторией PandaLabs активных банковских троянов большинство из них принадлежат к трем семействам:

Бразильские банковские трояны (Banbra, Bancos): Предназначены главным образом для кражи паролей к бразильским и португальским банкам, хотя иногда под удар попадают и испанские банки. Полученную информацию они передают по FTP или электронной почте.

Русские банковские трояны 1.0 (Cimuz, Goldun…): Эти трояны в последнее время встречаются все реже, поскольку отсутствие новых функций облегчает их обнаружение. Тем не менее, в обращении до сих пор находятся многие подобные варианты.

Русские банковские трояны 2.0 (Sinowal, Torpig, Bankolimb): Были созданы в качестве наследников своих предшественников, варианты данного семейства постоянно изменяются и обновляются, что затрудняет их обнаружение. Все они имеют общую черту: список целевых банков и организаций содержится в конфигурационном файле, который либо распространяется вместе с трояном, либо пересылается с сервера, контролируемого кибер-преступниками, поэтому для добавления нового целевого банка не требуется вносить изменения в сам троян.

Источник 

Разработка новосибирских ученых снизит галлюцинации ИИ

В Новосибирском государственном университете разработали библиотеку, которая повышает точность и надёжность ответов нейросетей и помогает снизить количество «выдуманных» или заведомо недостоверных ответов — так называемых ИИ-галлюцинаций. Решение получило название RAGU (Retrieval-Augmented Graph Utility) и основано на использовании графов знаний, отражающих связи между различными элементами информации.

Такие графы помогают нейросетям лучше понимать контекст запросов и выявлять неочевидные зависимости. В рамках проекта они были интегрированы с большими языковыми моделями, что позволило повысить качество генерации ответов.

«Саму концепцию придумали не мы. Архитектура GraphRAG была предложена в статье Microsoft, опубликованной около года назад. Идея оказалась удачной, но мы увидели ряд недостатков — в частности, очень долгий процесс построения графа знаний и недетерминированный результат. Наш подход позволил ускорить работу и повысить её надёжность», — рассказал научный сотрудник лаборатории прикладных цифровых технологий Международного научно-образовательного математического центра НГУ Иван Бондаренко.

В отличие от оригинального подхода Microsoft, новосибирские исследователи применили многошаговый метод формирования графа знаний. Это позволило существенно ускорить процесс и снизить требования к вычислительным ресурсам. Если в исходной реализации использовалось порядка 32 млрд параметров, то в RAGU их число удалось сократить почти на два порядка — не только без потери качества, но и с его заметным улучшением.

Помимо специалистов НГУ, в проекте участвовали представители других российских вузов, включая МГУ, Балтийский федеральный университет имени Иммануила Канта, Университет науки и технологий МИСИС, Дальневосточный федеральный университет и Университет ИТМО.

Проект RAGU стал победителем в номинации «Инновации в области искусственного интеллекта» конкурса «Код без границ». Всего в конкурсе приняли участие более 200 проектов.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru