В первом квартале 2019 года русскоязычные киберпреступники затаились

В первом квартале 2019 года русскоязычные киберпреступники затаились

В первом квартале 2019 года русскоязычные киберпреступники затаились

Исследователи антивирусной компании «Лаборатория Касперского» проанализировали атаки русскоговорящих группировок в первом квартале 2019 года. В результате специалисты пришли к выводу, что подавляющее большинство таких групп ушли в тень.

По словам экспертов, активными оставались лишь немногие группировки, среди которых были отмечены Sofacy и Turla. Такое развитие событий аналитики связывают с возможными изменениями в структурах киберпреступных групп.

Согласно мониторингу данных об APT-атаках, который осуществлялся в первые три месяца 2019 года, самой громкой и масштабной операцией стала целевая атака под названием ShadowHammer.

Напомним, что киберпреступникам в ходе этой операции удалось скомпрометировать цепочку поставок тайваньского техногиганта ASUS (и не только).

За первые три месяца 2019 года большинство APT-атак пришлось на жертвы, расположенные в Юго-Восточной Азии. Также активность демонстрировали и китайские киберпреступники.

В «Лаборатории Касперского» полагают, что основной причиной целевых атак в первом квартале 2019 года стала геополитика. Второе место эксперты отдали криптовалютным махинациям.

Помимо этого, начало 2019 года отметилось появлением новых коммерческих шпионских программ, среди которых можно выделить новый вариант программы FinSpy.

Отчёт «Лаборатории Касперского» основан на потоках данных, доступ к которым предоставляется по подписке. Эти потоки включают, в том числе, данные индикаторов взлома и правила YARA, помогающие опознавать и анализировать вредоносные программы.

Подпишитесь на новости

В НГУ создали платформу для проверки качества данных, на которых обучают ИИ

В Новосибирском государственном университете разработали «Каппу» — платформу для управления данными, на которых обучают ИИ. Она должна помочь разобраться, кто подготовил датасет, что в нём меняли и откуда взялась ошибка. Потому что кормить модель мусором, а потом удивляться её ответам — довольно странно.

О разработке и возможности подключения других вузов сообщил сам НГУ. Университетам предлагают бесплатную облачную версию на серверах НГУ либо платную установку в собственной инфраструктуре.

«Каппа» поддерживает разметку и проверку данных, фиксирует версии наборов и авторство изменений. Исправление ошибки сохраняется в новой версии, чтобы при следующем обучении не наступать на те же грабли.

Платформа также позволяет проверять разные модели на подготовленных датасетах. При обучении фиксируются версия данных и параметры, после — результаты тестирования на эталонных наборах. Во время эксплуатации телеметрия помогает отслеживать ошибки и замечать отклонения.

Локальная установка рассчитана в том числе на случаи, когда конфиденциальные данные нельзя выносить за пределы организации.

В репозитории разработчиков среди задач проекта указаны контроль обучения, отслеживание авторства разметки и соблюдения стандартов. Здесь ставка на прослеживаемость: прежде чем требовать от ИИ безупречных ответов, полезно выяснить, чему именно его учили.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru