Лишний пробел помог экспертам идентифицировать серверы злоумышленников

Лишний пробел помог экспертам идентифицировать серверы злоумышленников

Лишний пробел помог экспертам идентифицировать серверы злоумышленников

Посторонний пробел в HTTP-ответах, отправляемых веб-серверами, которые находятся под контролем киберпреступников, последние полтора года позволял исследователям Fox-IT достаточно легко идентифицировать эти вредоносные серверы.

А причиной этому стал факт использования злоумышленниками коммерческого инструмента Cobalt Strike, который предназначен для пентестов (тестирования на проникновение).

Одна из задач, которая реализуется за счет использования Cobalt Strike, — осуществление таргетированных атак. Используемая киберпреступниками версия содержала нетипичный лишний пробел, который можно было наблюдать в ответах сервера.

«По иронии судьбы Cobalt Strike, предназначенный изначально для симуляции действий киберпреступников, был взят на вооружение самими киберпреступниками. Среди использующих этот фреймворк злоумышленников можно выделить следующие группы: Navigator/FIN7, APT29», — пишут исследователи Fox-IT.

Вся суть исследования Fox-IT заключалась в изучении коммуникации вредоносного пейлоада с командным сервером C&C. Эксперты отметили наличие лишнего пробела в ответах командных центров. Это позволило «маркировать» все серверы, принадлежащие атакующим.

Однако с января 2019 года ситуация осложнилась выходом новой версии Cobalt Strike (v3.1.3). В ней разработчики избавились от этого бага.

VK научила ИИ-модель следить за интересами пользователей во всех сервисах

VK научила одну ИИ-модель следить за интересами пользователей сразу в нескольких своих сервисах. Лайки, репосты, комментарии, пропуски и другие обезличенные действия теперь складываются в единый нейропрофиль. Технология уже работает во «ВКонтакте», VK Видео и VK Клипах. В основе решения лежит трансформерная модель.

Она учитывает не только само действие, но и контекст: в каком сервисе оно произошло, с каким контентом, у какого автора, как давно и после каких событий. Ведь просмотр длинного ролика в VK Видео и молниеносный свайп в VK Клипах — сигналы совершенно разного калибра.

Объединив их, модель должна точнее отличать устойчивые интересы от случайных действий. Иначе один неосторожный лайк, и лента уже неделю уверена, что пользователь мечтает смотреть исключительно обзоры пылесосов.

По данным VK, после внедрения нейропрофиля время просмотра контента в VK Клипах выросло на 5,5%. Следующим шагом стало нейросетевое ранжирование: алгоритм в реальном времени сопоставляет интересы пользователя с характеристиками публикаций и решает, что поднять в ленте, а что отправить подальше.

В ходе экспериментов пользователи стали на 15% чаще делиться контентом, на 10% чаще открывать его на весь экран и на 5% чаще ставить лайки. Таким образом, VK получила не только более цепкие рекомендации, но и более эффективный инструмент для показа рекламы.

Технология работает внутри Discovery-платформы VK, запущенной в 2025 году. Она объединяет инфраструктуру рекомендаций, поиска и рекламы во всех продуктах компании. Благодаря этому нейропрофиль и новое ранжирование можно подключать к другим сервисам без капитального ремонта их архитектуры.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru