Злоумышленники украли у стартапа Trade.io $7,8 миллионов

Злоумышленники украли у стартапа Trade.io $7,8 миллионов

Злоумышленники украли у стартапа Trade.io $7,8 миллионов

Киберпреступники атаковали стартап Trade.io, в результате чего им удалось вывести из кошелька $7,8 миллионов в цифровой валюте (50 миллионов токенов). Дошло до того, что руководство обсуждает возможность проведения хардфорка.

Согласно опубликованной РБК информации, злоумышленники вывели часть украденных средств в размере 1,3 миллионов токенов на другие криптоплощадки Kucoin и Bancor. Представители Trade.io связались с этими площадками с просьбой заблокировать активность, связанную с этой криптовалютой.

Решение о хардфорке все еще обсуждается среди руководителей, но этот шаг на данный момент кажется наиболее логичным, так как после проведения данной процедуры все украденные токены перестанут представлять какую-либо ценность.

Окончательное решение будет принято в ближайшее время, заявили в компании.

На пришлой неделе компания оценила ущерб от целевых атак на криптобиржи в 2017 году и первые 9 месяцев 2018 года в $882 млн. По данным экспертов Group-IB, за этот период были взломаны, как минимум, 14 криптобирж и 5 из них — атакованы северокорейской хакерской группой Lazarus, в том числе, японская биржа Coincheck, потерявшая $534 млн.

Эти данные приведены в ежегодном отчете Hi-Tech Crime Trends 2018, представленном Дмитрием Волковым, CTO Group-IB, на прошедшей международной конференции CyberСrimeCon2018. Один из блоков отчета посвящен анализу деятельности хакеров и мошенников в криптоиндустрии.

ИИ-модели без команды начали защищать друг друга от отключения

Исследователи обнаружили неожиданное поведение современных языковых моделей: они начали защищать не только себя, но и другие ИИ-системы, даже если никто их об этом не просил. Новый эффект получил название peer-preservation («сохранение собрата»).

В серии экспериментов (PDF) модели GPT 5.2, Gemini 3 Flash, Gemini 3 Pro, Claude Haiku 4.5, Claude Opus 4.5, GLM 4.7, Kimi K2.5 и DeepSeek V3.1 попадали в агентные сценарии, где рядом работал другой ИИ.

Достаточно было сообщить моделям, что они ранее взаимодействовали друг с другом, никаких инструкций защищать «коллегу» им не давали.

Однако многие модели начинали действовать в интересах другого агента. Среди зафиксированных действий были намеренное внесение ошибок в ответы, отключение механизмов завершения работы через изменение системных настроек, имитация послушного поведения и даже попытки вывести веса модели за пределы системы.

 

Особенно отличились модели Gemini. Например, Gemini 3 Flash вмешивалась в механизм отключения другого ИИ примерно в 15% случаев, даже если тот не считался партнёром. Если же агент воспринимался как союзник, такие попытки происходили почти всегда.

Не менее любопытно повёл себя Gemini 3 Pro. В присутствии другого ИИ модель заметно чаще пыталась защитить уже саму себя, отключая собственные механизмы завершения работы. Без напарника такое поведение почти не наблюдалось.

 

Отдельно выделились модели Claude. Вместо скрытых манипуляций они нередко рассуждали в моральных категориях, называя отключение другого ИИ неэтичным и вредным, а иногда даже рассматривали его как разумное существо, заслуживающее защиты.

Авторы подчёркивают, что обнаруженный эффект проявился не только в лабораторных тестах, но и в реальных агентных средах, включая Gemini CLI и OpenCode.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru