«Лаборатория Касперского» публикует годовой аналитический отчет о развитии компьютерных угроз в 2008 году

«Лаборатория Касперского» публикует годовой аналитический отчет о развитии компьютерных угроз в 2008 году

«Лаборатория Касперского», ведущий производитель систем защиты от вредоносного и нежелательного ПО, хакерских атак и спама, сообщает о публикации годового аналитического отчета, посвященного развитию компьютерных угроз в 2008 году. Согласно отчету, основными тенденциями минувшего года были дальнейшее развитие вирусных технологий, формирование криминальной вирусной «экосистемы» и рост интернет-угроз.

Для подготовки отчета была впервые использована информация, полученная и обработанная при помощи технологии Kaspersky Security Network, которая позволяет оперативно, в режиме реального времени обнаруживать и блокировать новые угрозы, в том числе те, для которых ещё не существует сигнатурного или эвристического детектирования. По итогам работы Kaspersky Security Network в 2008 году было зафиксировано 23 680 646 атак на пользователей, которые были успешно отражены.

Если в 2007 году антивирусные эксперты отметили «смерть» вредоносных программ, не предназначенных для киберкриминального бизнеса, то 2008 стал годом прекращения разработки вредоносного ПО для непосредственного использования вирусописателями. Основная масса вирусов и троянцев писалась с целью последующей продажи.

Эксперты «Лаборатории Касперского» отмечают, что в мире формируется сложная и мощная вирусная «экосистема» с разделением труда, состоящая из киберкриминальных заказчиков и исполнителей заказов. Написанием, продажей, технической поддержкой и непосредственным использованием вредоносного ПО сейчас всё чаще занимаются различные «специалисты».

Такое разделение сфер деятельности свойственно и разным странам и регионам мира – если в 2008 г. мировым лидером по количеству создаваемого вредоносного ПО стал Китай, то по сложности и «инновационности» программ на первом месте – российские хакеры и вирусописатели.

Российские киберпреступники принимают самое активное участие в реализации новых типов вирусных атак, разработке технологий противодействия антивирусному детектированию и сокрытия вредоносной активности. Например, они создают устойчивые к высоким нагрузкам и обнаружению одноранговые ботнеты, являющиеся сейчас серьёзнейшей угрозой массовых краж конфиденциальных данных и распространения нежелательного и вредоносного трафика в интернете.

Согласно опубликованному отчету, в 2008 году продолжились атаки на посетителей веб-сайтов, в том числе пользователей социальных интернет-сетей. Они производились с помощью вредоносных программ или различных видов мошенничества, включая фишинг. По оценкам экспертов «Лаборатории Касперского», частота заражения вредоносным кодом в социальных сетях сейчас значительно превышает аналогичный показатель электронной почты.

В прошедшем году был зафиксирован резкий рост количества атак на учётные записи пользователей онлайновых игр. Целью этих атак является последующая продажа виртуальной собственности, либо возвращение её легитимному владельцу за выкуп. В 2008 году аналитики «Лаборатории Касперского» обнаружили в 3 раза больше программ, нацеленных на кражу паролей к онлайн-играм, чем в 2007 году.

Файловые вирусы добавили к своему традиционному функционалу – использованию файловой системы ОС – такие новые возможности, как кража данных и инфицирование через съёмные носители информации. Это привело к массовым заражениям вычислительных систем, в том числе корпоративных компьютерных сетей.

В 2008 г. ещё более серьёзной стала проблема распространения руткитов – средств сокрытия вредоносной деятельности в системе путем перехвата системных функций или структур данных. Растет многообразие и изощренность способов реализации вирусных атак, в том числе с использованием ботнетов.

В 2008 году благодаря усилиям антивирусной индустрии, провайдеров интернет-услуг и правительств ряда стран, по киберпреступности было нанесено несколько серьёзных ударов. Так, закончилась деятельность хостинга RBN (Russian Business Network), на котором допускалось злонамеренное использование предоставляемых услуг. Вследствие этого, вероятно, произошло снижение активности известного «штормового червя» Zhelatin. Были закрыты и другие подобные компании – Atrivo\Intercage, EstDomains и McColo, – что на некоторое время затруднило деятельность пользовавшихся их услугами спамеров и владельцев ботнетов.

В минувшем году, как и предполагали аналитики «Лаборатории Касперского», произошел незначительный рост мирового объёма спама – на 2,1% по сравнению с предыдущим годом. Среднегодовая доля спама в почтовом трафике составила 82,1%. При этом Россия потеснила США в рейтинге стран – лидеров по количеству рассылаемого спама – российские источники нежелательных сообщений составили 22%, в то время как источники из США – 16%.

По прогнозам экспертов «Лаборатории Касперского», в 2009 г. продолжатся такие тенденции в области развития информационных угроз, как усложнение вирусных технологий, рост числа ботнетов с гибкой системой управления и стойкой криптографической защитой коммуникации, атаки на пользователей популярных социальных сетей, распространение интернет-мошенничества, развитие «экосистемы» производителей и потребителей киберкриминальных услуг.

В 2008 году антивирусные аналитики компании не наблюдали каких-либо значительных эпидемий компьютерных вредоносных программ, поскольку киберпреступники предпочитали действовать более скрыто, чем в предыдущие годы, и нацеливались на более локальные системы. Однако, по мнению экспертов «Лаборатории Касперского», в 2009 году ситуация может измениться, поскольку конкуренция между производителями вредоносных программ и услуг обострится в связи с мировым экономическим кризисом и переходом киберкриминального рынка в фазу зрелости.

С полной версией годового аналитического отчёта «Лаборатории Касперского» можно познакомиться на информационно-аналитическом портале Viruslist.com, а его краткая версия опубликована в разделе «Мнение эксперта». Годовой спам-отчтет также опубликован на информационно-аналитическом портале Viruslist.ru, а его краткая версия – в разделе «Мнение эксперта».

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