За три года No More Ransom привёл к убыткам вымогателей на $108 млн

За три года No More Ransom привёл к убыткам вымогателей на $108 млн

За три года No More Ransom привёл к убыткам вымогателей на $108 млн

26 июля проекту No More Ransom исполнилось три года. По словам Европола, за это время No More Ransom привёл к убыткам киберпреступников на сумму $108 миллионов. А все потому, что многие пользователи скачивали с сайта проекта бесплатные инструменты для расшифровки файлов.

Скачать бесплатные дешифраторы можно здесь https://www.nomoreransom.org/. Как сообщили представители Европол, дешифраторы для одного только GandCrab привели к убыткам злоумышленников на сумму $50 миллионов.

В настоящий момент No More Ransom может предложить 82 инструмента, которые расшифруют 109 разных типов шифровальщиков. Большинство дешифраторов разработали антивирусные эксперты из компаний Emsisoft, Avast и Bitdefender.

Рекордсменом по количеству выпущенных дешифраторов стала компания Emsisoft — из-под рук ее экспертов вышли 32 инструмента, расшифровывающие файлы, зашифрованные 32 различными типами программ-вымогателей.

По данным Европола, сайт No More Ransom посетило более трёх миллионов пользователей. А инструменты для расшифровки скачали более 200 тыс. жертв вымогателей.

Больше всего посетителей сайта проекта пришли из следующих стран: Южная Корея, США, Нидерланды, Россия и Бразилия.

Несмотря на заявление Европола, в Emsisoft уверены: сумма причинённого вымогателям ущерба значительно больше.

«Они не учитывали наши инструменты, которые скачали более 1,6 млн раз. Справедливо сказать, что эти дешифраторы помогли сэкономить жертвам около $800 миллионов», — заявили представители Emsisoft.

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