Аналитики компании «Доктор Веб» исследовали модуль обновления M.E.Doc и обнаружили его причастность к распространению как минимум еще одной вредоносной программы. В сообщениях утверждается, что первоначальное распространение червя Trojan.Encoder.12544 осуществлялось посредством популярного приложения M.E.Doc, разработанного украинской компанией Intellect Service.
В одном из модулей системы обновления M.E.Doc с именем ZvitPublishedObjects.Server.MeCom вирусные аналитики «Доктор Веб» обнаружили запись, соответствующую характерному ключу системного реестра Windows: HKCU\SOFTWARE\WC.
Специалисты «Доктор Веб» обратили внимание на этот ключ реестра в связи с тем, что этот же путь использует в своей работе троянец-шифровальщик Trojan.Encoder.12703, Анализ журнала антивируса Dr.Web, полученного с компьютера одного из наших клиентов, показал, что энкодер Trojan.Encoder.12703 был запущен на инфицированной машине приложением ProgramData\Medoc\Medoc\ezvit.exe, которое является компонентом программы M.E.Doc:
Запрошенный с зараженной машины файл ZvitPublishedObjects.dll имел тот же хэш, что и исследованный в вирусной лаборатории «Доктор Веб» образец. Таким образом, наши аналитики пришли к выводу, что модуль обновления программы M.E.Doc, реализованный в виде динамической библиотеки ZvitPublishedObjects.dll, содержит бэкдор. Дальнейшее исследование показало, что этот бэкдор может выполнять в инфицированной системе следующие функции:
сбор данных для доступа к почтовым серверам;
выполнение произвольных команд в инфицированной системе;
загрузка на зараженный компьютер произвольных файлов;
загрузка, сохранение и запуск любых исполняемых файлов;
выгрузка произвольных файлов на удаленный сервер.
Весьма интересным выглядит следующий фрагмент кода модуля обновления M.E.Doc — он позволяет запускать полезную нагрузку при помощи утилиты rundll32.exe с параметром #1:
Именно таким образом на компьютерах жертв был запущен троянец-шифровальщик, известный как NePetya, Petya.A, ExPetya и WannaCry-2 (Trojan.Encoder.12544).
Российский стартап Mostik разработал способ объединять возможности разных ИИ-моделей без обмена текстовыми ответами. Вместо длинной переписки нейросети взаимодействуют через математические значения во внутренних представлениях.
Обычно ансамбль работает последовательно: одна модель генерирует ответ, а другая получает его на вход.
Это требует времени и вычислительных ресурсов. Метод Mostik позволяет передавать информацию между моделями на более глубоком уровне, помогая небольшой нейросети использовать возможности значительно более крупной.
Для демонстрации команда связала китайскую GLM-5.2 с 753 млрд параметров и компактную Qwen-3.5 на 4 млрд параметров, способную работать на мобильном устройстве.
По утверждению разработчиков, получившаяся система показала результат ровно посередине между исходными моделями, но обошлась в 20 раз дешевле запуска полной GLM.
Ещё одну систему Mostik вывел в лидеры сложного соревнования ARC-AGI 3, предназначенного для проверки способности ИИ решать новые задачи. Подробности команда пока скрывает, чтобы не раскрывать подход до завершения конкурса.
Гендиректор стартапа Саша Малышева считает, что будущее ИИ может принадлежать не одной гигантской модели, а коллективу специализированных нейросетей. Внутри компании этот подход сравнивают с угадыванием веса свиньи: усреднённая оценка группы людей иногда оказывается точнее ответа одного эксперта.
Если технология подтвердит эффективность на разных моделях и задачах, она может повысить ценность открытых нейросетей. Крупную модель получится объединить с небольшими экспертами по медицине, физике или биологии, не заставляя вычислительного монстра выполнять всю работу.
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.