Лаборатория Касперского: компьютеры по всему миру атаковал вирус Petya

Лаборатория Касперского: компьютеры по всему миру атаковал вирус Petya

Лаборатория Касперского: компьютеры по всему миру атаковал вирус Petya

Вирус-шифровальщик Petya, атаковавший во вторник компьютеры "Роснефти", затронул большое количество стран по всему миру. Об этом сообщил руководитель международного исследовательского подразделения "Лаборатории Касперского" Костин Райю в своем аккаунте в Twitter.

По его словам, в новой версии вируса, которая появилась 18 июня этого года, есть поддельная цифровая подпись Microsoft.

Гендиректор ГК InfoWatch Наталья Касперская пояснила ТАСС, что сам вирус-шифровальщик появился более года назад. Он распространяется, в основном, через фишинговые сообщения, пишет tass.ru.

По словам Касперской, первый вариант вируса Petya требовал права администратора. Также сегодня стало известно, что "Шифровальщик Petya заблокировал работу нескольких облэнерго на Украине". 

"Если права администратора не давались, он был бессилен. Поэтому он объединился с некоторым другим вымогателем-вирусом Misha, который имел права администратора. Это был улучшенная версия, резервный шифровальщик", - рассказала Касперская.

По предварительным данным Group-IB, вирус атаковал около 80 организаций в России и Украине. Вирус Petya блокирует компьютеры и не дает запустить операционную систему. За возобновление работы и расшифровку файлов он требует выкуп в размере $300 в биткоинах. Масштабная атака на нефтяные (первыми от шифровальщика пострадали Роснефть и Башнефть), телекоммуникационные и финансовые компании в России и на Украине была зафиксирована в районе 14:00 мск.

ИИ сказал — ты согласился: учёные описали феномен когнитивной капитуляции

Исследователи из Университета Пенсильвании предложили новое объяснение тому, как люди взаимодействуют с ИИ. По их мнению, всё чаще пользователи не просто пользуются нейросетями, а буквально «сдаются» им. Этот феномен специалисты назвали «когнитивной капитуляцией» (cognitive surrender).

Если раньше люди использовали технологии вроде калькуляторов или GPS для отдельных задач — «разгружали» мозг, но сохраняли контроль, — то с ИИ ситуация меняется.

Всё чаще пользователи просто принимают ответы модели за истину, не проверяя и не анализируя их. Причём, как отмечают исследователи, это особенно заметно, если ответ звучит уверенно, гладко и без лишних сложностей. В таком случае у человека просто не включается внутренний «режим сомнения».

Чтобы проверить это, учёные провели серию экспериментов с участием более 1300 человек. Им предложили задачи на когнитивное мышление с подвохом, который требует не интуиции, а вдумчивого анализа.

Часть участников могла пользоваться ИИ-помощником, но с нюансом: модель специально давала неправильные ответы примерно в половине случаев. Результат оказался показательным.

 

Когда ИИ отвечал правильно, пользователи соглашались с ним в 93% случаев. Но даже когда он ошибался, люди всё равно принимали его ответ в 80% случаев. То есть большинство просто не перепроверяло результат, даже если он был неверным.

В среднем участники соглашались с ошибочным ИИ в 73% случаев и оспаривали его лишь в 19,7% случаев.

Более того, у тех, кто пользовался ИИ, уровень уверенности в своих ответах оказался выше — даже несмотря на то, что половина этих ответов была неправильной.

 

Интересно, что поведение менялось в зависимости от условий. Например, если участникам давали небольшие денежные стимулы за правильные ответы и мгновенную обратную связь, они чаще перепроверяли ИИ и исправляли ошибки. А вот дефицит времени, наоборот, усиливал зависимость от модели: под давлением дедлайна люди ещё охотнее доверяли ИИ.

Не все оказались одинаково уязвимы. Люди с более высоким уровнем так называемого флюидного интеллекта (fluid IQ) реже полагались на ИИ и чаще замечали его ошибки. А вот те, кто изначально воспринимал ИИ как авторитетный источник, чаще попадались на неверные ответы.

При этом сами исследователи подчёркивают: «когнитивная капитуляция» — не обязательно зло сама по себе. Если ИИ действительно работает лучше человека, логично ему доверять, особенно в задачах вроде анализа данных или оценки рисков.

Но есть важный нюанс: качество мышления в таком случае напрямую зависит от качества самой модели.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru