Check Point запустила онлайн-платформу Check Point Research

Check Point запустила онлайн-платформу Check Point Research

Check Point запустила онлайн-платформу Check Point Research

На Check Point Research будет публиковаться информация об актуальных киберугрозах. С помощью платформы команда исследователей Check Point сможет делиться с ИБ-сообществом своими исследованиями, ведущими трендами в мире кибербезопасности, а также данными по актуальному ландшафту киберугроз.

Check Point также представила отчет о трендах киберугроз первой половины 2017 года. В материале содержится комплексный обзор популярного в этот период вредоносного ПО, включая вымогательские, банковские и мобильные зловреды. Отчет основан на данных Check Point’s ThreatCloud World Cyber Threat Map за период с января по июнь 2017 года.

Исследователи обнаружили, что в первой половине 2017 года 23,5% организаций по всему миру были атакованы программой для вредоносной рекламы RoughTed, а 19,7% организаций пострадали от зловреда Fireball. Также важно отметить, что в Южной и Северной Америке и в регионе EMEA (Европа, Ближний Восток и Африка) вымогательские атаки происходили почти в два раза чаще, чем в аналогичный период 2016 года.

В отчете подчеркнуты ключевые тренды киберугроз первой половины 2017 года:

  • Мутация вредоносной рекламы: Масштабная кампания со зловредом Fireball показала, что необходимо менять подход к борьбе с рекламными зловредами, особенно такими, которые массово распространяются с виду легитимными организациями. Параллельно, мобильные рекламные ботнеты продолжают развиваться и доминировать среди мобильных зловредов.
  • Национальное кибероружие: Утечки и доступность разработанных на уровне государства ключевых хакерских инструментов, уязвимостей нулевого дня, эксплойтов и методов теперь позволяют любому злоумышленнику организовать продвинутую атаку.
  • Эволюция загрузчиков на основе макросов: В последние шесть месяцев были обнаружены новые методы для эксплойта файлов Microsoft Office. Эти методы больше не требуют от жертвы запуска макросов, чтобы запустить заражение.  
  • Новая волна атак на мобильные банки: Злоумышленники комбинируют использование банковского зловреда с открытым кодом и сложные техники обфускации, чтобы успешно обходить защиту мобильных банков, благодаря чему их трудно обнаружить.
  • Волна вымогателей: Процент атак с использованием вымогательского ПО в регионах EMEA, APAC (Азиатско-Тихоокеанский регион) и в Южной и Северной Америке в первой половине 2017 года удвоился по сравнению с аналогичным периодом 2016 года — их доля среди топ-три самых массовых видов атак увеличилась с 26% до 48%.

«Организации изо всех сил пытаются эффективно противостоять обилию угроз, популярных сегодня. Хакеры делают зловреды очень сложными, и даже неопытные злоумышленники способны увеличить ущерб от атак», — комментирует Василий Дягилев, глава представительства Check Point Software Technologies — Несмотря на это многие организации до сих пор не имеют надлежащей защиты. В центре их подхода к безопасности стоит обнаружение угроз, а не внедрение превентивных решений, которые блокируют атаки».

Российские математики научили ИИ-модели общаться без слов

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.

Пока опубликованных технических деталей и независимого воспроизведения результатов нет. Подробнее про проект пишет издание WIRED.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru