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.

Новый ботнет использует утилиту hping3 для проведения DDoS-атак

В интернете объявился новый, активно развиваемый DDoS-зловред. Проведенный в NSFOCUS анализ показал, что новобранец, нареченный hpingbot, написан с нуля на Go и нацелен на платформы Windows и Linux/IoT.

Обнаруженный в прошлом месяце троян (результат VirusTotal на 4 июля — 13/72) также поддерживает множество архитектур CPU, включая amd64, mips, arm и 80386. В настоящее время в состав созданного на его основе ботнета входят немногим более 14,6 тыс. зараженных устройств.

Для своей работы hpingbot использует совсем другие ресурсы, нежели многочисленные производные Mirai и Gafgyt: прячет полезную нагрузку на Pastebin, а DDoS-атаки проводит с помощью hping3 — бесплатного инструмента диагностики сетей, похожего на ICMP ping.

Подобный подход не только повышает шансы зловреда на сокрытие от обнаружения, но также значительно снижает стоимость его разработки и операционные расходы.

Ссылки на Pastebin жестко прописаны в коде hpingbot. Отдаваемый с сайта пейлоад (IP-адреса C2, скрипты для загрузки дополнительных компонентов) часто сменяется.

Из техник DDoS вредоносу подвластен флуд — SYN, TCP, ACK, UDP и многовекторный. Примечательно, что Windows-версия трояна не способна оперировать hping3 из-за ограничений по внешним условиям, она в основном заточена под загрузку и запуск дополнительных модулей.

Из последних был выявлен написанный на Go генератор DDoS-флуда (UDP и TCP), который с 19 июня загружается на ботнет для тестирования. Он связан с теми же C2, но не имеет доступа к Pastebin, не вызывает hping3 и не умеет обновляться.

Распространяется hpingbot через брутфорс SSH, используя специальный модуль. Закрепиться в системе зловреду помогают Systemd, SysVinit и Cron, после выполнения своих задач он удаляет свои файлы и подчищает логи.

Зафиксированные DDoS-атаки с ботнета пока немногочисленны — по всей видимости, операторы пока сосредоточены на наращивании потенциала.

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