Русские кибершпионы написали сложный бэкдор для атак Microsoft Exchange

Русские кибершпионы написали сложный бэкдор для атак Microsoft Exchange

Русские кибершпионы написали сложный бэкдор для атак Microsoft Exchange

Российская кибершпионская группировка Turla разработала один из самых сложных бэкдоров, который используется для атак email-серверов Microsoft Exchange. Об этом заявили исследователи антивирусной компании ESET.

Согласно отчету (PDF) экспертов, вредонос, получивший имя LightNeuron, был специально разработан для атак на почтовые серверы Microsoft Exchange.

В сущности, он функционирует в качестве MTA (mail transfer agent), чего ранее не удавалось ни одному известному бэкдору.

«Насколько нам известно, это первая вредоносная программа, разработанная для атак на Microsoft Exchange. Ранее, например, Turla атаковала почтовые серверы с помощью вредоноса Neuron (также DarkNeuron) », — объясняет эксперт ESET Мэттью Фау.

«Другие киберпреступные группы используют более традиционные бэкдоры. А конкретно LightNeuron представляет собой первый зловред, который напрямую интегрируется в рабочий поток Microsoft Exchange».

Благодаря достаточно низкому уровню, на котором функционирует LightNeuron, бэкдор позволяет преступникам получать полный контроль над всем, что проходит через зараженный почтовый сервер.

Соответственно, Turla может перехватывать, перенаправлять и модифицировать как входящий, так и исходящий контент электронных писем.

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