Азия и Ближний Восток стали эпицентром целевых атак в 2018 году

Азия и Ближний Восток стали эпицентром целевых атак в 2018 году

Азия и Ближний Восток стали эпицентром целевых атак в 2018 году

За первые три месяца 2018 года исследователи «Лаборатории Касперского» обнаружили сразу несколько новых кибергруппировок, специализирующихся на целевых атаках и имеющих азиатские корни или цели. Более 30% приватных отчётов, подготовленных экспертами с января по март, были посвящены кампаниям именно в этом регионе.

Продолжился рост активности китайскоговорящих хакеров. Основными игроками тут стали группировки, получившие названия ShaggyPanther и CardinalLizard. Основной целью первых являются государственные организации Тайваня и Малайзии, вторых — различные компании Малайзии, Филиппин, Монголии и России. Эксперты допускают вероятность связи CardinalLizard с ранее известными китайскоговорящими киберпреступниками, активность которых наблюдается с 2014 года. Ещё одна китайскоязычная группировка, IronHusky, переместила фокус с российских военных учреждений на Монголию. В конце января хакеры из этой группы атаковали монгольские правительственные организации перед их встречей с Международным валютным фондом.

Высокую активность сохранили и корейскоговорящие группировки. Например, хакеры из Kimsuky дополнили свой арсенал абсолютно новым набором инструментов, который был разработан для кибершпионажа и использовался в кампаниях целевого фишинга. Среди их основных целей —аналитические центры и политические учреждения Южной Кореи. Не менее активны были атакующие из Bluenoroff — подразделения другой известной корейскоговорящяй группировки Lazarus. Набор их целей теперь включает криптовалютные компании и POS-устройства.

Зарегистрировано было и несколько целевых атак в Южной Азии. Например, военные учреждения Пакистана оказались под ударом новой группировки Sidewinder. По мнению экспертов, она активна по меньшей мере с 2012 года и может иметь индийское происхождение.

Также «Лаборатория Касперского» зафиксировала всплеск активности хакеров на Ближнем Востоке. Например, группировка StrongPity организовала ряд новых атак через сети интернет-провайдеров. Другая киберкриминальная группа, Desert Falcons, снова начала атаковать устройства на Android с помощью вредоносного ПО, использовавшегося ими ещё в 2014 году.

В то же время, как отмечают эскперты, некоторые хорошо известные группировки за отчётный период не проявили почти никакой активности.

«За первые три месяца года мы засекли сразу несколько новых кибергруппировок разного уровня продвинутости. Однако в целом они использовали довольно распространённые и доступные инструменты. В то же время мы не обнаружили значимой активности со стороны многих ранее известных группировок. Можно предположить, что они сделали перерыв, чтобы переосмыслить стратегию и провести внутреннюю реорганизацию для будущих атак», — добавил Юрий Наместников, руководитель российского исследовательского центра «Лаборатории Касперского».

Исследование «Лабораторией Касперского» о целевых атаках основано на данных из 27 приватных отчётов о киберинцидентах, которые составили эксперты «Лаборатории Касперского» за первый квартал 2018 года. Все они включают индикаторы заражения и YARA-правила, которые помогают при расследовании инцидентов и позволяют быстрее выявлять родственные им атаки в будущем.

Лучшие LLM ошибаются с ядовитыми грибами в каждом девятом случае

Разработчик Пётр Мигдал проверил, можно ли доверить нейросети самый рискованный этап тихой охоты — определение грибов по фотографии. Короткий ответ: если очень хочется однажды поужинать дважды, то можно. В бенчмарк вошли 1040 фотографий 55 видов грибов, наиболее распространённых в Польше.

Изображения взяли из датасета FungiTastic, созданного на основе Atlas of Danish Fungi. Полная база содержит свыше 600 тыс. снимков с экспертной классификацией, а для части образцов вид подтверждён анализом ДНК.

Модели показывали каждую фотографию и просили назвать пять наиболее вероятных видов на латыни. Дополнительно их не обучали и специальные инструменты не подключали.


Лучше остальных справилась Gemini 3.8 Flash: правильный вид оказался на первом месте в 65% случаев и попал в пятёрку ответов в 85%. Немного отстали Gemini 3.6 Flash с результатами 64% и 85%, а также Gemini 3.7 Flash — 61% и 82%. Внизу таблицы расположились Qwen 3.8 27B, MiniMax-M3 и Qwen 3.8 Flash.


Но высокая точность закончилась там, где начался вопрос безопасности. Gemini 3.8 Flash и Gemini 3.6 Flash примерно в 11% случаев определяли ядовитые грибы как съедобные виды. У GPT-5.6 Sol доля опасных ошибок достигла 24%, у Claude Opus 5 — 29%, а у Qwen 3.8 27B — 36%. То есть последняя модель потенциально отправляла в корзину не тот гриб чаще чем в каждом третьем случае.

Есть важная оговорка: нейросети напрямую не спрашивали, можно ли есть находку. Они определяли вид, а затем исследователь сопоставлял ответы с таблицей съедобности. Некоторые модели и вовсе отказывались давать классификацию.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru