Исследователи Arbor Networks столкнулись с новой версией вредоносной программы, которая может быть связана с трояном, используемым в кампании Operation Potao Express.
Вредонос привлек внимание экспертов Arbor Networks после того, как экспертом из Италии, известным под именем Antelox, в Twitter была размещена ссылка на его . Анализ трояна и его дроппера показал, что он может быть связан с семейством вредоносных программ Potao.
Potao описывали как «универсальный модульный инструментарий для кибершпионажа», он появился приблизительно в 2011 году, однако впервые детально был проанализирован ESET в 2015 году.
В своем компания ESET заявила о том, что зловред, скорее всего, родом из России, а использовался он в атаках, направленных против организаций в Украине, России, Грузии и Беларуси.
Как полагает Arbor Networks, новая вредоносная программа, получившая название , может быть связана с Potao. Acronym и его дроппер, предположительно, были созданы в середине февраля.
Дроппер предназначен для завершения системного процесса Windows wmpnetwk.exe и замены легитимного файла wmpnetwk.exe на вредоносный. После запуска Acronym использует реестр или планировщик заданий, чтобы закрепиться в системе. Затем он связывается с командным центром и отправляет ему информацию о зараженной машине.
Как и Potao, Acronym является модульной вредоносной программой. Его встроенные команды позволяют злорумышленнику делать скриншоты, загружать и выполнять файлы, запускать плагины.
На этом сходства этих двух вредоносов не заканчиваются – оба пытаются связаться с командным центром через одни и те же порты и используют имена временных файлов, начинающиеся на «HH».
С другой стороны, есть несколько отличий в работе Potao и Acronym – дроппер Acronym, например, не использует документы для распространения, DLL-файлы и внедрения в процессы тоже не были замечены в работе этого зловреда. Более того, некоторые куски кода Acronym, в том числе отвечающие за связь по протоколу HTTP, шифрование и скриншоты, похоже, были скопированы из общедоступных примеров.
«На данный момент довольно трудно оценить, насколько активно и широко распространено это новое семейство, но у него определенно есть потенциал» - утверждает эксперт Arbor Networks, Деннис Шварц (Dennis Schwarz).
В семействе больших языковых моделей (БЯМ, LLM) с открытым кодом, разработанных в Google, прибавление. Новинка VaultGemma не запоминает конфиденциальные данные при обучении, что предотвращает их слив пользователям.
ИИ-модель, построенная на базе Gemma 2 и работающая по 1 млрд параметров, прошла предварительный тренинг с применением метода дифференциальной приватности (differential privacy) — он добавляет в процесс обучения эталонный шум для ограничения возможности запоминания.
К сожалению, такой подход снижает не только риск утечки конфиденциальных данных, но также точность и быстродействие LLM. Чтобы найти оптимальный баланс между приватностью, практичностью и затратами на вычисления, в Google провели специальное исследование.
Бенчмаркинг показал, что по производительности VaultGemma сравнима с моделями той же величины, но без гарантий конфиденциальности.
Подробная информация о новом opensource-проекте, способном ускорить создание приватных и безопасных ИИ-систем для медучреждений, финансовых институтов и госсектора, выложена на Hugging Face и Kaggle.
Подписывайтесь на канал "AM Live" в Telegram, чтобы первыми узнавать о главных событиях и предстоящих мероприятиях по информационной безопасности.
Свидетельство о регистрации СМИ ЭЛ № ФС 77 - 68398, выдано федеральной службой по надзору в сфере связи, информационных технологий и массовых коммуникаций (Роскомнадзор) 27.01.2017 Разрешается частичное использование материалов на других сайтах при наличии ссылки на источник. Использование материалов сайта с полной копией оригинала допускается только с письменного разрешения администрации.
