Группа Magecart с апреля разместила вредоносный код на 17 тыс. сайтов

Группа Magecart с апреля разместила вредоносный код на 17 тыс. сайтов

Группа Magecart с апреля разместила вредоносный код на 17 тыс. сайтов

Киберпреступная группировка Magecart опять появилась в заголовках — на этот раз исследователи компании RiskIQ сообщили, что с апреля преступникам удалось взломать и разместить код более чем на 17 тыс. доменов.

Таких результатов группировка смогла добиться за счет сканирования неправильно сконфигурированных серверов AWS S3. В результате злоумышленники добавили вредоносный код в JavaScript-файлы, которые использовались на активных сайтах.

В общей сложности специалисты RiskIQ обнаружили злонамеренный код Magecart более чем на 17 тыс. сайтов, часть из которых входит в список Alexa Top 2000.

Поскольку Magecart специализируется на краже платежных данных посетителей сайта, можно предположить, что вредоносный код как раз перехватывал данные карт и передавал их киберпреступникам.

На этой неделе Magecart уже второй раз фигурирует в новостях. Буквально несколько дней назад эксперты предупредили о крупномасштабной кампании, в ходе которой злоумышленники скомпрометировали 962 онлайн-магазина, работающих на Magento. На всех сайтах был найден вредоносный JavaScript.

Тогда о вредоносной кампании сообщили сотрудники Sanguine Security.

Подпишитесь на новости

В России сформулировали главную проблему ИИ — у него нет страха

Искусственному интеллекту не хватает страха перед ошибкой. Такую мысль высказал заместитель главы Минцифры России Александр Шойтов на конференции BIS Summit, посвящённой информационной безопасности бизнеса и ИТ.

«В ИИ нужно встроить систему страха, чтобы он боялся совершить ошибку, как человек», — заявил Шойтов в ходе дискуссии.

Речь, конечно, не о дрожащей нейросети, которая перед каждым ответом вспоминает ипотеку и разговор с начальником. Под страхом можно понимать встроенный механизм сомнения: способность модели оценивать последствия своих действий, признавать нехватку данных и останавливаться, если цена ошибки слишком высока.

Сейчас генеративный ИИ способен уверенно выдавать неверные ответы, придумывать факты и выполнять опасные команды без человеческого ощущения риска.

Для обычного чат-бота это заканчивается галлюцинацией, а для ИИ-агента с доступом к корпоративным системам — удалёнными файлами, утечкой данных или нарушением работы инфраструктуры.

На BIS Summit прозвучала и ещё более амбициозная идея — встроить в ИИ-модели совесть. Её озвучил Николай Лишин, заместитель руководителя ФМБА России. Если страх должен удерживать систему от ошибки, то совесть, по такой логике, должна помогать оценивать допустимость самого действия.

Получается своеобразный технический портрет идеального ИИ: достаточно умный, чтобы решить задачу, достаточно напуганный, чтобы всё перепроверить, и достаточно совестливый, чтобы вовремя отказаться. Осталось только написать для этого техническое задание.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru