B0r0nt0K заражает серверы Linux и Windows и требует выкуп в $75 000

B0r0nt0K заражает серверы Linux и Windows и требует выкуп в $75 000

B0r0nt0K заражает серверы Linux и Windows и требует выкуп в $75 000

Обнаруженный недавно вымогатель B0r0nt0K заражает серверы как на Linux, так и на Windows. Однако поражает в этом случае другое — сумма выкупа, которую злоумышленник требует у своих жертв. За возврат всех файлов в первоначальное состояние киберпреступник просит $75 000 в биткоинах.

Впервые об этом вредоносе сообщил участник форума BleepingComputer, который утверждал, что его веб-сайт, запущенный на Ubuntu 16.04, оказался заражен. Зловред шифровал файлы жертвы, добавляя к ним расширение .rontok.

Пользователь поделился ссылкой на сайт, который злоумышленник использует для оплаты выкупа. Он был размещен в домене https://borontok.uk/. Чтобы попасть на этот сайт, пользователю сначала необходимо ввести свой уникальный идентификатор.

Как рассказал популярный исследователь вредоносных программ Майкл Гиллеспи, B0r0nt0K кодирует зашифрованные данные в base64.

«Имена пострадавших файлов также изменяются: вредонос кодирует имя в base64, далее происходит URL-кодировка, а в конце добавляется расширение .rontok. Вот пример имени зашифрованного файла — zmAAwbbilFw69b7ag4G4bQ%3D%3D.rontok», — говорится в анализе зловреда.

Если пользователь введет свой идентификатор на сайте для оплаты, ему будут предоставлены соответствующие инструкции по оплате выкупа. Эксперты обращают внимание, что злоумышленник, возможно, хочет поторговаться.

В исходном коде сайта исследователи нашли строку «вьетнамский хакер», что может указывать на то, что злоумышленник, стоящий за B0r0nt0K, из Вьетнама.

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

Языковые модели тупеют от мусорных данных из интернета

Группа исследователей из Университета Техаса и Университета Пердью предложила необычную идею: большие языковые модели (LLM), вроде ChatGPT, могут «тупить» от некачественных данных примерно так же, как люди — от бесконечных часов в соцсетях.

В отчёте специалисты выдвигают «гипотезу гниения мозга LLM». Суть проста: если продолжать дообучать языковую модель на «мусорных» текстах из интернета, она со временем начнёт деградировать — хуже запоминать, терять логику и способность к рассуждению.

Авторы понимают, что отличить хороший контент от плохого сложно. Поэтому они решили изучить 100 миллионов твитов с HuggingFace и отобрать те, что подходят под определение «junk».

В первую группу попали короткие твиты с большим количеством лайков и репостов — те самые, которые вызывают максимальное вовлечение, но несут минимум смысла. Во вторую — посты с «низкой семантической ценностью»: поверхностные темы, кликбейт, громкие заявления, конспирология и прочие «триггерные» темы.

 

Чтобы проверить качество отбора, результаты GPT-4o сверили с оценками трёх аспирантов — совпадение составило 76%.

Учёные обучили четыре разные языковые модели, комбинируя «мусорные» и «качественные» данные в разных пропорциях. Потом прогнали их через тесты:

  • ARC — на логическое рассуждение,
  • RULER — на память и работу с длинным контекстом,
  • HH-RLHF и AdvBench — на этические нормы,
  • TRAIT — на анализ «личностного стиля».

Результаты оказались любопытными: чем больше в обучающем наборе было «интернет-мусора», тем хуже модель справлялась с задачами на рассуждение и память. Однако влияние на «этичность» и «черты личности» было неоднозначным: например, модель Llama-8B с 50% «мусора» даже показала лучшие результаты по «открытости» и «низкой тревожности».

Исследователи сделали вывод: переизбыток интернет-контента может привести к деградации моделей и призвали разработчиков тщательнее отбирать данные для обучения. Особенно сейчас, когда всё больше онлайн-текста создаётся уже самими ИИ — и это может ускорить эффект так называемого model collapse, когда модели начинают обучаться на собственных ошибках.

Учёные шутят: если так пойдёт и дальше, возможно, придётся вернуться к книгам — хотя бы ради того, чтобы «накормить» модели чем-то действительно качественным.

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