Китайское рекламное агентство заразило 250 млн устройств

Китайское рекламное агентство заразило 250 млн устройств

Китайское рекламное агентство заразило 250 млн устройств

Команда Threat Intelligence компании Check Point Software Technologies обнаружила чрезвычайную активность китайской вредоносной кампании, от которой пострадали уже более 250 миллионов компьютеров по всему миру. В каждой четвертой российской компании (24.35%) заражен хотя бы один компьютер.

Распространяемый зловред Fireball поражает браузеры, превращая их в зомби. У Fireball две основные функции: одна заключается в способности запускать любой код и скачивать любые файлы на компьютер жертвы, а другая позволяет управлять веб-трафиком пользователя, чтобы генерировать прибыль от рекламы. В настоящее время Fireball устанавливает плагины и дополнительные конфигурации для увеличения рекламного трафика, однако он может легко превратиться в распространителя любого другого зловредного ПО.

Кампанией управляет крупнейшее маркетинговое агентство Rafotech, расположенное в Пекине. Rafotech использует Fireball, чтобы управлять браузерами жертв и менять поисковые системы и стартовые страницы, установленные по умолчанию, на фейковые поисковики, которые просто перенаправляют запросы на yahoo.com или Google.com. Поддельные поисковики способны собирать персональную информацию пользователей. Fireball также может шпионить за жертвами, доставлять любые зловреды и запускать любой вредоносный код на инфицированных машинах. Fireball попадает на компьютер жертвы обычно в связке с другим ПО, которое скачивает пользователь, часто даже без его согласия. Масштабы распространения Fireball поражают. В соответствии с данными аналитиков Check Point, инфицировано более 250 миллионов компьютеров по всему миру: около 25,3 миллиона в Индии (10,1%), 24,1 миллиона в Бразилии (9,6%), 16,1 миллиона в Мексике (6,4%) и 13,1 миллиона в Индонезии (5,2%). В США обнаружено около 5,5 миллиона заражений (2,2%).

По данным Check Point, процент заражения корпоративных сетей еще выше: около 20% от общего числа всех корпоративных сетей в мире. Значительное число заражений в США (10,7) и в Китае (4,7%), но особенно впечатляют данные по Индонезии (60%), Индии (43%) и Бразилии (38%).

Другим показателем высокой степени распространения является популярность поддельных поисковых систем Rafotech. Согласно аналитической системе Alexa, 14 из этих поддельных поисковых систем входят в число 10 000 наиболее популярных веб-сайтов, причем некоторые из них иногда попадают и в 1000 лучших.

С технической точки зрения, Fireball демонстрирует высокую степень мастерства его создателей: он способен избегать обнаружения, содержит многоуровневую структуру и гибкий C&C и в целом ничем не уступает другим успешным вредоносным программам. 

Rafotech не признается в распространении поддельных поисковых систем, однако на своем сайте объявляет себя успешным маркетинговым агентством, охватывающим 300 миллионов пользователей по всему миру, что примерно совпадает с данными о количестве зараженных машин.

Масштабы распространения Fireball дают его модераторам, Rafotech, практически безграничную власть. Полученную из фейковых поисков приватную информацию компания может продавать мошенникам или бизнес-конкурентам жертв. Также она может доставить любой другой зловред на зараженные компьютеры. По нашим оценкам, в случае, если Rafotech решит реализовать этот потенциал, каждая пятая корпорация в мире будет находится в серьезной опасности. Ущерб может быть нанесен критически важным организациям — от крупных поставщиков услуг до операторов инфраструктуры и медицинских учреждений. Возможные потери достигают немыслимых масштабов, и на их восстановление могут уйти годы. 

Подпишитесь на новости

В России сформулировали главную проблему ИИ — у него нет страха

Искусственному интеллекту не хватает страха перед ошибкой. Такую мысль высказал заместитель главы Минцифры России Александр Шойтов на конференции BIS Summit, посвящённой информационной безопасности бизнеса и ИТ.

«В ИИ нужно встроить систему страха, чтобы он боялся совершить ошибку, как человек», — заявил Шойтов в ходе дискуссии.

Речь, конечно, не о дрожащей нейросети, которая перед каждым ответом вспоминает ипотеку и разговор с начальником. Под страхом можно понимать встроенный механизм сомнения: способность модели оценивать последствия своих действий, признавать нехватку данных и останавливаться, если цена ошибки слишком высока.

Сейчас генеративный ИИ способен уверенно выдавать неверные ответы, придумывать факты и выполнять опасные команды без человеческого ощущения риска.

Для обычного чат-бота это заканчивается галлюцинацией, а для ИИ-агента с доступом к корпоративным системам — удалёнными файлами, утечкой данных или нарушением работы инфраструктуры.

На BIS Summit прозвучала и ещё более амбициозная идея — встроить в ИИ-модели совесть. Её озвучил Николай Лишин, заместитель руководителя ФМБА России. Если страх должен удерживать систему от ошибки, то совесть, по такой логике, должна помогать оценивать допустимость самого действия.

Получается своеобразный технический портрет идеального ИИ: достаточно умный, чтобы решить задачу, достаточно напуганный, чтобы всё перепроверить, и достаточно совестливый, чтобы вовремя отказаться. Осталось только написать для этого техническое задание.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru