Лаборатория Касперского: WannaCry не думал никуда уходить

Лаборатория Касперского: WannaCry не думал никуда уходить

Лаборатория Касперского: WannaCry не думал никуда уходить

Исследователи «Лаборатории Касперского» уверяют, что WannaCry никуда не делся — его доля в количестве детектов на компьютерах пользователей все ещё велика. Проблема шифровальщиков в целом актуальна по сей день, именно с ней клиенты чаще всего обращаются в российскую антивирусную компанию.

В своём отчете эксперты делятся данными, собранными за 2018 год: WannaCry занимает 40% от общего числа обращений корпоративных клиентов по вопросу вредоносных программ, проникших на компьютеры.

Ещё одно громкое имя в этой статистике — Gandcrab. Однако его доля в сравнении с WannaCry выглядит смешно — всего 5%. А вот Cryakl получил чуть больше (7%).

«В двух случаях детектирования подозрительных файлов из трёх мы натыкаемся на реальную атаку на инфраструктуру клиента», — пишут исследователи.

«Лаборатория Касперского» делит корпоративных клиентов на три группы: финансовые организации, государственные учреждения и промышленные предприятия. У банковской сферы больше всего шансов стать мишенью киберпреступных групп, занимающихся целевыми атаками.

Интересно, что данные из отчета Kaspersky говорят о том, что промышленные предприятия реже сталкиваются с проблемой программ-вымогателей, чем финансовые организации и госучреждения.

ИИ-модели без команды начали защищать друг друга от отключения

Исследователи обнаружили неожиданное поведение современных языковых моделей: они начали защищать не только себя, но и другие ИИ-системы, даже если никто их об этом не просил. Новый эффект получил название peer-preservation («сохранение собрата»).

В серии экспериментов (PDF) модели GPT 5.2, Gemini 3 Flash, Gemini 3 Pro, Claude Haiku 4.5, Claude Opus 4.5, GLM 4.7, Kimi K2.5 и DeepSeek V3.1 попадали в агентные сценарии, где рядом работал другой ИИ.

Достаточно было сообщить моделям, что они ранее взаимодействовали друг с другом, никаких инструкций защищать «коллегу» им не давали.

Однако многие модели начинали действовать в интересах другого агента. Среди зафиксированных действий были намеренное внесение ошибок в ответы, отключение механизмов завершения работы через изменение системных настроек, имитация послушного поведения и даже попытки вывести веса модели за пределы системы.

 

Особенно отличились модели Gemini. Например, Gemini 3 Flash вмешивалась в механизм отключения другого ИИ примерно в 15% случаев, даже если тот не считался партнёром. Если же агент воспринимался как союзник, такие попытки происходили почти всегда.

Не менее любопытно повёл себя Gemini 3 Pro. В присутствии другого ИИ модель заметно чаще пыталась защитить уже саму себя, отключая собственные механизмы завершения работы. Без напарника такое поведение почти не наблюдалось.

 

Отдельно выделились модели Claude. Вместо скрытых манипуляций они нередко рассуждали в моральных категориях, называя отключение другого ИИ неэтичным и вредным, а иногда даже рассматривали его как разумное существо, заслуживающее защиты.

Авторы подчёркивают, что обнаруженный эффект проявился не только в лабораторных тестах, но и в реальных агентных средах, включая Gemini CLI и OpenCode.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru