Кибершпионские группы все чаще используют маршрутизаторы для кибератак

Кибершпионские группы все чаще используют маршрутизаторы для кибератак

Кибершпионские группы все чаще используют маршрутизаторы для кибератак

По данным исследователей «Лаборатории Касперского», кибершпионские группы все чаще используют взломанные маршрутизаторы во время кибератак. Об этом заявил Костин Райю, руководитель глобального центра исследований и анализа угроз.

«Этот подход не является каким-то новшеством, просто он вышел на пик использования. Мы наблюдали множество атак маршрутизаторов на протяжении многих лет. Очень хорошим примером является SYNful Knock, атакующий роутеры Cisco. Такие методы используют группировки вроде Regin и CloudAtlas», — объясняет господин Райю.

Количество киберпреступных групп, использующих роутеры для атак, неуклонно растет с прошлого года. Про одну из таких групп — Slingshot — мы писали в марте, эти злоумышленники использовали уязвимые маршрутизаторы MikroTik. Предположительно, Slingshot связана с армией США.

Другие преступники, Inception Framework, взламывали маршрутизаторы, создавая сеть прокси-серверов. Они использовали атаку, известную как UPnProxy.

Все это общеизвестные примеры, тем не менее, существует также много инцидентов, которые не были известны широкой публике. Райю рассказывает об одном:

«Основываясь на своих наблюдениях, мы выделили киберпреступную группу LuckyMouse, которая обеспечивала хостинг своих командных центров C&C, что является редкой практикой среди злоумышленников. Мы считаем, что им удалось взломать маршрутизатор с помощью уязвимости SMB, это позволило им загрузить свои скрипты CGI».

LuckyMouse представляет собой принципиально новую киберугрозу, которая ранее не детализировалась ни в одном из отчетов.

AM LiveПодписывайтесь на канал "AM Live" в Telegram, чтобы первыми узнавать о главных событиях и предстоящих мероприятиях по информационной безопасности.

Российские учёные научили ИИ ловить фейковые фото и нелепые изображения

Исследователи из AIRI, Сколтеха, MWS AI и МФТИ по-новому решили одну из наиболее сложных задач компьютерного зрения — выявление изображений с нелогичным содержанием, вроде рыцаря с мобильником или пингвина на велосипеде.

Разработанный ими метод TLG (Through the Looking Glass, «В Зазеркалье») использует ИИ для создания текстовых описаний картинок и обнаружения противоречий при сопоставлении с визуальным содержанием.

В комментарии для «Известий» один из соавторов проекта, доктор компьютерных наук Александр Панченко пояснил: существующие ИИ-модели хорошо распознают элементы картинок, но плохо улавливают контекст — далеко не всегда понимают совместимость представленных объектов с точки зрения здравого смысла.

Чтобы проверить действенность своего подхода, экспериментаторы создали датасет, включив него 824 изображения с нелепыми ситуациями. Тестирование алгоритма показало точность распознавания до 87,5%, что на 0,5-15% выше показателей других существующих моделей, а также большую экономию вычислительных ресурсов.

Новаторская разработка, по словам Панченко, способна повысить надежность систем компьютерного зрения. После доработки и дообучения ее также можно будет использовать для модерации контента — к примеру, для выявления фейковых фото.

AM LiveПодписывайтесь на канал "AM Live" в Telegram, чтобы первыми узнавать о главных событиях и предстоящих мероприятиях по информационной безопасности.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru