Фото Скарлетт Йоханссон использовались для установки майнера Monero

Фото Скарлетт Йоханссон использовались для установки майнера Monero

Фото Скарлетт Йоханссон использовались для установки майнера Monero

Киберпреступники использовали фотографии голливудской звезды Скарлетт Йоханссон для распространения вредоносного майнера, добывающего криптовалюту Monero. Такое заявление сделали исследователи безопасности компании Imperva.

Вредоносная схема строится вокруг атак на системы управления базами данных PostgreSQL. Сам вредонос располагается в снимках госпожи Йоханссон, которые хранятся на imagehousing.com. При попытке скачивания такой фотографии вредоносная программа пытается подобрать пароль к аккаунту дефолтного пользователя СУБД. Если это удается, в систему устанавливается майнер.

Судя по всему, злоумышленникам удалось заработать около 90 000 долларов за счет этой незаконной деятельности.

Напомним, что на днях мы писали, что интимные фото невесты принца Гарри Меган Маркл попали в Сеть благодаря киберпреступникам. На этих снимках госпожа Маркл отдыхает на пляже топплес. По совам сливших фото лиц, это лишь часть имеющихся у них пикантных материалов.

Подпишитесь на новости

Группа Астра выпустила конструктор ИИ-агентов для работы в закрытом контуре

Собрать ИИ-секретаря или помощника техподдержки из визуальных блоков — такой сценарий предлагает «Группа Астра». Компания вывела на рынок «Астра ИИ Платформу»: low-code-конструктор корпоративных ИИ-приложений. По заявлению разработчика, он позволяет сократить внедрение с месяцев до дней и работать без зависимости от зарубежных облаков.

Решение входит в экосистему «Астра ИИ» и поддерживает локальное развёртывание, включая закрытый контур.

Внутри два конструктора. ML отвечает за обучение и развёртывание моделей машинного обучения, LLM — за языковых ассистентов, поиск по документам и автоматизацию процессов.

Сценарии собираются из блоков, настраиваются и отлаживаются в реальном времени. Если визуальных возможностей мало, можно менять код и добавлять собственные блоки на Python.

Платформа поддерживает базы знаний для RAG: помощник ищет информацию в документах компании. Через внешние инструменты агенты подключаются к CRM, ERP, почте и веб-поиску.

Можно также объединять нескольких агентов и распределять между ними задачи.

Среди сценариев есть аналитика, финансовые задачи, техподдержка и мониторинг рисков. В одном из приведённых компанией примеров модели обрабатывают десять страниц чертежей и спецификаций за пять минут, подготавливая данные для инженерных систем.

По данным разработчика, продукт включён в реестр отечественного ПО и уже доступен заказчикам.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru