Лаборатория Касперского помогла ФБР поймать обидчика АНБ

Лаборатория Касперского помогла ФБР поймать обидчика АНБ

Лаборатория Касперского помогла ФБР поймать обидчика АНБ

Несмотря на все запреты со стороны правительства США, оказалось, что именно «Лаборатория Касперского» помогла ФБР поймать бывшего подрядчика АНБ, который обвиняется в краже 50 Тб секретных документов. Об этом издательству Politico рассказали знакомые с расследованием источники.

Речь идет о Гарольде Томасе Мартине III, 51-летнем мужчине, который был арестован правительством США в октябре 2016 года. Именно этому персонажу вменяется кража наиболее ценных инструментов АНБ для взлома, а также чрезвычайно секретной информации, касающейся национальной обороны.

Как стало известно следствию, Гарольд Томас Мартин III в течение двух десятилетий успешно перехватывал информацию с правительственных компьютеров.

По словам источников Politico, «Лаборатория Касперского» обнаружила деятельность Мартина III после того, как последний отправил в Twitter два необычных личных сообщения, адресованных исследователям этой антивирусной компании.

Сообщения датировались 2016 годом, но что самое интересное — они были отосланы буквально за 30 минут до того, как киберпреступная группировка Shadow Brokers начала сливать в Сеть инструменты АНБ.

«Делу удалось придать ход после того, как обвинители выяснили, что Мартин использовал анонимный Twitter-аккаунт под именем “HAL999999999“ для отправки личных зашифрованных сообщений, которые он адресовал российской антивирусной компании», — пишет Politico.

«Первое сообщение, отправленное 13 августа 2016 года, содержало просьбу поговорить с “Yevgeny“ [имеется в виду Евгений Касперский, глава «Лаборатории Касперского» — прим. ред.]».

Представители антивирусной компании незамедлительно сообщили о подозрительной активности этого аккаунта в АНБ. Именно это помогло американской разведке распутать всю цепочку и призвать виновного к ответственности.

Подпишитесь на новости

Codex и Kimi провалили задачи после перевода промптов на русский

Попросили ИИ исправить код по-русски, а он сразу же решил обойтись без интернета и начал придумывать решение. Такое поведение заметила автор проекта worklore Валентина Конюхова: в её эксперименте Codex и Kimi K3.1 пропускали поиск, которым пользовались при англоязычных заданиях.

Подробности и методику она опубликовала на Хабре.

Автор провела 1350 прогонов: шесть задач, девять конфигураций агентов, задания на русском и английском (с подсказками и без них). У всех был доступ в интернет.

На одной задаче Codex с низким уровнем рассуждений нашёл нужный формат на форуме и справился во всех пяти англоязычных прогонах.


С русским заданием он ни разу не обратился в Сеть и получил ноль успешных решений. У Kimi K3.1 похожий провал произошёл на задаче с OAuth.

Зато заметка с нужным фактом возвращала результат до пяти успешных результатов из пяти. В среднем подсказки повышали успешность на 33 процентных пункта для английских заданий и на 39 — для русских. Язык самой заметки почти ничего не менял.


Стоит учитывать, что задач в примере было всего шесть, повторов немного, а причину изменения поведения автор не проверяла. Но на всякий случай смотрите в логи, искал ли агент ответ.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru