Fancy Bear используют тему BREXIT для вредоносных рассылок

Fancy Bear используют тему BREXIT для вредоносных рассылок

Fancy Bear используют тему BREXIT для вредоносных рассылок

Киберпреступники быстро подхватили ажиотаж вокруг темы выхода Великобритании из Европейского союза (BREXIT). В тот же день, когда премьер-министр Тереза Мэй продемонстрировала драфт соглашения, была зафиксирована массовая рассылка вредоносных писем, темой которых был BREXIT.

Об этом сообщили аналитики Accenture, которые полагают, что за этой вредоносной кампанией стоят «российские хакеры», известные под именем Fancy Bear.

«Как только Тереза Мэй объявила о BREXIT, были зафиксированы вредоносные рассылки, инициированные SNAKEMACKEREL [так в компании называют Fancy Bear — прим. ред.]. В рассылаемых письмах содержался вредонос Zekapab, также известный как Zebrocy», — говорится в опубликованном Accenture отчете.

Zebrocy представляет собой бэкдор. Как отметили в Accenture, рассылка вредоносных документов была зафиксирована 15 ноября. Загрузка вредоносного контента осуществлялась из внешнего источника, при этом использовался компонент settings.xml.rels, встроенный в файлы DOCX.

Загружаемый из внешнего источника компонент содержал функцию под названием AutoClose() и два пейлоада, встроенных с помощью Base64. Проанализировав IP-адрес (109.248.148.42), который участвовал в атаках, эксперты обнаружили два разных компонента .dotm: attachedTemplate.dotm и templates.dotm. Оба компонента содержали макрокод VBA.

«Анализ двух бинарников показал, что они написаны на Delphi», — пишут в отчете эксперты.

Вредоносная программа собирает информацию о системе, фиксирует список запущенных процессов и отправляет это все на командный сервер C&C. В ответ сервер отправляет вредоносную составляющую второго уровня.

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

Google представил VaultGemma — LLM с дифференциальной приватностью

В семействе больших языковых моделей (БЯМ, LLM) с открытым кодом, разработанных в Google, прибавление. Новинка VaultGemma не запоминает конфиденциальные данные при обучении, что предотвращает их слив пользователям.

ИИ-модель, построенная на базе Gemma 2 и работающая по 1 млрд параметров, прошла предварительный тренинг с применением метода дифференциальной приватности (differential privacy) — он добавляет в процесс обучения эталонный шум для ограничения возможности запоминания.

К сожалению, такой подход снижает не только риск утечки конфиденциальных данных, но также точность и быстродействие LLM. Чтобы найти оптимальный баланс между приватностью, практичностью и затратами на вычисления, в Google провели специальное исследование.

Бенчмаркинг показал, что по производительности VaultGemma сравнима с моделями той же величины, но без гарантий конфиденциальности.

 

Подробная информация о новом opensource-проекте, способном ускорить создание приватных и безопасных ИИ-систем для медучреждений, финансовых институтов и госсектора, выложена на Hugging Face и Kaggle.

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