Эксперты извлекли около 600 MAC-адресов, фигурировавших во взломе ASUS

Эксперты извлекли около 600 MAC-адресов, фигурировавших во взломе ASUS

Эксперты извлекли около 600 MAC-адресов, фигурировавших во взломе ASUS

Компания Skylight Cyber опубликовала 583 MAC-адреса, которые использовались злоумышленниками в атаках на пользователей продукции тайваньской компании ASUS. Напомним, что эта масштабная кибероперация получила имя ShadowHammer.

Специалисты Skylight Cyber смогли извлечь MAC-адреса, которые фигурировали в атаках на ASUS, благодаря специальному инструменту, который опубликовала «Лаборатория Касперского». Это специальный сервис, который помогает пользователям выяснить, затронула ли их операция ShadowHammer.

В итоге эксперты подвергли инструмент «Лаборатории Касперского» обратному инжинирингу, а затем использовали модифицированный HashCat для брутфорса MAC-адресов.

Исследователям удалось получить 583 MAC-адресов менее чем за час.

Скачать список можно по этой ссылке, также есть расширенная версия. Помимо этого, можно просмотреть список без скачивания — здесь.

Напомним, что эксперт в области кибербезопасности предупреждал ASUS за два месяца до взлома. Специалист обращал внимание на то, что сотрудники корпорации безответственно публиковали пароли в репозиториях GitHub.

Интересно также, что тайваньский техногигант даже не извинился перед пользователями за рассылку вредоносной программы сотням тысяч своих пользователей.

В России разработали бесплатный детектор для поиска дипфейков

Компания «Архитех ИИ» разработала инструмент KodikScan для проверки цифрового контента на признаки генерации или обработки с помощью искусственного интеллекта. Сервис будет доступен бесплатно и рассчитан на пользователей, журналистов, блогеров и редакции, которым нужно быстро понять, насколько материал похож на фейк.

KodikScan умеет анализировать изображения, видео, аудио и текст. Система ищет скрытые признаки ИИ-генерации: визуальные паттерны, структуру шума, динамику кадров в видео, особенности голоса в аудио и статистические закономерности в тексте.

После этого инструмент оценивает вероятность того, что контент был создан или изменён нейросетью.

По словам разработчика ИИ-среды Kodik Рафаэля Гильмурахманова, сервис задумывался как инструмент для цифровой гигиены. Он отметил, что фейковый контент всё чаще используют в мошеннических схемах: например, злоумышленники могут присылать «кружочки» или видеосообщения якобы от знакомых с просьбой перейти по ссылке или перевести деньги.

Для обычных пользователей такая проверка может стать способом не повестись на подделку. Для СМИ и авторов пабликов — дополнительным фильтром перед публикацией спорных материалов. Особенно это актуально на фоне обсуждения инициатив по превентивной блокировке резонансных дипфейков до проверки их достоверности.

Разработчики также планируют предоставить KodikScan журналистам российских СМИ для тестирования в рабочих задачах. Воспользоваться сервисом может любой желающий на сайте scan.kodik.ru: достаточно загрузить файл и получить оценку вероятности применения ИИ.

По данным «Архитех ИИ», на тестах инструмент определял признаки генерации искусственным интеллектом с точностью 98,03%. При этом, как и с любыми подобными системами, результат стоит воспринимать не как окончательный приговор, а как подсказку: если сервис видит признаки ИИ, материал точно стоит проверить внимательнее.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru