Киберпреступная группа Cobalt оттачивает свою схему на российских банках

Киберпреступная группа Cobalt оттачивает свою схему на российских банках

Киберпреступная группа Cobalt оттачивает свою схему на российских банках

Исследователи Trend Micro, отслеживающие деятельность хакерской группы Cobalt, пришли к выводу, что киберпреступники атакуют банки России, используя многофункциональный инструмент для тестирования на проникновение Cobalt Strike (благодаря нему группировка получила свое имя).

Исследователи отмечают интересный факт — Cobalt используют Россию в качестве площадки для тестирования новейших вредоносных программ, используемых в атаках на банки. В случае успеха они продолжают атаковать финансовые учреждения за пределами России. Это напоминает тактику другой киберкриминальной группы Lurk.

«В этих атаках злоумышленники маскируются под клиентов атакуемых ими банков, арбитражный суд и даже под компанию по борьбе с онлайн-мошенничеством. Жертва уведомляется, что ее интернет-ресурс был заблокирован», — пишут эксперты Trend Micro.

Первое вредоносное письмо этой группы, обнаруженное специалистами Trend Micro, содержало документ Rich Text Format (RTF), нагруженный вредоносными макросами. Следующее письмо, попавшее в поле зрения экспертов, уже использовало уязвимость CVE-2017-8759, позволяющую удаленно выполнять произвольный код в Microsoft’s .NET Framework.

Ниже представлены образцы некоторых спам-писем, отправленных Cobalt своим жертвам:

«Исследователи в области безопасности постоянно создают новые методы обнаружения такого рода угроз, однако киберпреступники также не отстают, корректируя свою тактику, чтобы остаться незамеченными. В случае с Cobalt, например, они рассматривают легитимные программы и утилиты Windows в качестве каналов, которые позволяют их вредоносному коду обходить белый список», — добавляют специалисты Trend Micro.

Яндекс с нуля обучил полностью суверенную языковую модель

Яндекс разработал с нуля языковую модель Alice AI Foundation LLM и открыл её веса для самостоятельного запуска и дообучения. Компания называет разработку полностью суверенной и планирует сделать её основой будущей рассуждающей модели и ИИ-агентов «Алисы».

Как сообщают «Ведомости», Alice AI Foundation содержит 80 млрд параметров и обучена на 18 трлн токенов.

При обработке каждого токена активируются только 3 млрд параметров, модель использует архитектуру Mixture of Experts и подключает нужную часть экспертов, а не будит весь 80-миллиардный коллектив одновременно.

Такой подход должен снизить вычислительные затраты при запуске, не отказываясь от ёмкости крупной модели. Контекстное окно достигает 262 144 токенов.

При этом речь идёт о базовой модели после предобучения, а не о готовом чат-боте: чтобы получить разговорного ассистента или специализированный корпоративный инструмент, её ещё предстоит дообучить.

Веса опубликованы на Hugging Face под лицензией Apache 2.0. Разработчики могут запускать модель на собственной инфраструктуре, адаптировать её под свои задачи и использовать результат в исследовательских и коммерческих проектах.

Яндекс подчёркивает, что самостоятельно подготовил обучающий корпус, выбрал архитектуру и гиперпараметры, не опираясь на готовые иностранные модели.

Однако слово суверенная пока остаётся заявленной характеристикой: официальный порядок присвоения такого статуса в России должен заработать только с марта 2027 года.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru