ИИ научился вычислять потенциальных керченских стрелков

ИИ научился вычислять потенциальных керченских стрелков

ИИ научился вычислять потенциальных керченских стрелков

Разработки российских специалистов уже сейчас могут выявлять потенциально опасных для общества лиц по их поведению в интернете, заявляет директор по инновациям IT-кластера Физтехпарк в Долгопрудном Сергей Ручьев.

В частности, такие задачи может решать нейросеть, разрабатываемая в содружестве с экспертами платформы “Умная страна” на базе Центра Нейроинноваций. Нейросеть уже научилась не просто отслеживать опасный контент в интернете и соцсетях, но и людей, которые попадают под его влияние.

Подобные заключения делаются на основе целого ряда анализируемых параметров, таких как вовлеченность, просмотры определенного контента и время проводимое за этим, перепосты, комментарии и т.п.

Кроме того, базовый алгоритм унифицированного массива данных может анализировать и показатель уровня жизнестойкости подростка (hardiness) - ключевой параметр определения потенциальных серийных убийц, садистов и самоубийц.

Низкие и критически низкие показатели жизнестойкости до сих пор были для клиницистов и высокопрофессиональных психологов сигналом к опасному и неизбежному эмоциональному выпаду (взрыву).

Сложность определения предельно низких колебаний hardiness в скрытом характере переживаний, как это было с 18-летним Владиславом Росляковым, совершившим массовое убийство учащихся Керченского политехнического колледжа.

«В случае «керченского стрелка», он, несомненно, был бы выявлен и определенным образом маркирован нейросетью. Но на сегодняшний день проблема заключается в том, что подобными системами пока  никто из серьезных структур не интересуется», — объясняет Сергей Ручьев.

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

Через вредоносные Blender-файлы распространяют инфостилер StealC V2

Исследователи обнаружили новую кампанию «с российским следом», в рамках которой злоумышленники распространяют инфостилер StealC V2 через вредоносные файлы Blender, загруженные на крупные 3D-маркетплейсы вроде CGTrader. Blender позволяет выполнять Python-скрипты — они используются для автоматизации, кастомных панелей, ригов и аддонов.

Если у пользователя включена функция Auto Run, скрипты запускаются автоматически при открытии файла. Этим и пользуются атакующие: многие художники и моделлеры включают Auto Run ради удобства.

Специалисты Morphisec заметили, что вредоносные .blend-файлы содержат встроенный Python-код, который загружает лоадер с домена в Cloudflare Workers.

 

Далее загрузчик скачивает PowerShell-скрипт, который подтягивает два ZIP-архива — ZalypaGyliveraV1 и BLENDERX — с IP-адресов, контролируемых злоумышленниками.

Архивы распаковываются во временную папку, откуда создают LNK-файлы в автозагрузке для постоянства. Затем жертве подсовываются два компонента: основной инфостилер StealC и вспомогательный Python-стилер для подстраховки.

 

По данным Morphisec, атакующие используют последнюю версия второго поколения StealC — того самого, который ранее изучала Zscaler. Новый StealC заметно расширил функции:

  • крадёт данные из 23+ браузеров и поддерживает расшифровку паролей на стороне сервера, включая Chrome 132+;
  • поддерживает свыше 100 расширений криптокошельков и более 15 отдельных приложений;
  • ворует данные мессенджеров (Telegram, Discord, Tox, Pidgin), VPN-клиентов (ProtonVPN, OpenVPN) и почтовых программ, включая Thunderbird;
  • оснащён обновлённым механизмом обхода UAC.

При этом свежие версии StealC по-прежнему почти не детектируются антивирусами: Morphisec отмечает, что образец, который они изучали, не был распознан ни одним движком на VirusTotal.

Атака опасна тем, что 3D-маркетплейсы не могут проверять встроенный в файлы код. Художникам, аниматорам и моделлерам рекомендуется:

  • отключить автоматический запуск Python-скриптов: Blender → Edit → Preferences → снять галочку с Auto Run Python Scripts;
  • относиться к 3D-ассетам как к потенциально исполняемому коду;
  • скачивать файлы только у надёжных авторов или тестировать их в песочнице.

Злоумышленники явно ориентируются на профессиональное сообщество 3D-контента — и такая схема может оказаться особенно опасной для студий и фрилансеров, которые работают с большим количеством моделей из внешних источников.

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