Dragos: Российские хакеры хотели причинить еще больше ущерба Украине

Dragos: Российские хакеры хотели причинить еще больше ущерба Украине

Dragos: Российские хакеры хотели причинить еще больше ущерба Украине

Атаковавшие электросети Украины киберпреступники, которых связывают с Россией, вероятно, хотели нанести гораздо более существенный ущерб. Об этом говорится в отчете американской компании Dragos, обеспечивающей кибербезопасность промышленной сферы.

Группировка, которую Dragos отслеживает под именем Electrum, использовала вредоносные программы Crashoverride и Industroyer для атак на АСУ ТП, обслуживающую электростанцию на Украине.

В результате кибератаки произошли внезапные отключения электричества в Киеве и области. Этот инцидент был зафиксирован в середине декабря 2016 года.

Исследователь компании Dragos Джо Слоуик заново проанализировал это кибернападение и пришёл к выводу, что атакующие изначально стремились причинить куда более существенный ущерб.

До этого уже было известно, что используемая преступниками вредоносная программа включала модуль, позволяющий атакующим контролировать автоматические выключатели. Более того, благодаря вредоносу можно было воздействовать на устройство связи с объектом (УСО).

Был и ещё один модуль, отвечающий за удаление всех конфигурационных файлов — этакий вайпер. В ходе анализа эксперты также выявили инструмент, разработанный для эксплуатации известной уязвимости (CVE-2015-5374) в устройствах для релейной защиты Siemens SIPROTEC.

Слоуик полагает (PDF), что цель этого инструмента заключалась в создании условий для ещё более разрушительных последствий. Согласно задумке, вышеозначенный инструмент должен был помешать релейной защите выполнять свою функцию уже после того, как подача электроэнергии будет восстановлена.

Это могло привести к физическим разрушениям и более пролонгированному периоду без электричества. Чтобы устранить последствия, потребовалось бы заменить или починить несколько устройств.

Однако, по словам Слоуика, атакующим не удалось отключить релейную защиту из-за нескольких ошибок в коде инструмента для DoS.

 

AM LiveПодписывайтесь на канал "AM Live" в Telegram, чтобы первыми узнавать о главных событиях и предстоящих мероприятиях по информационной безопасности.

Google представил VaultGemma — LLM с дифференциальной приватностью

В семействе больших языковых моделей (БЯМ, LLM) с открытым кодом, разработанных в Google, прибавление. Новинка VaultGemma не запоминает конфиденциальные данные при обучении, что предотвращает их слив пользователям.

ИИ-модель, построенная на базе Gemma 2 и работающая по 1 млрд параметров, прошла предварительный тренинг с применением метода дифференциальной приватности (differential privacy) — он добавляет в процесс обучения эталонный шум для ограничения возможности запоминания.

К сожалению, такой подход снижает не только риск утечки конфиденциальных данных, но также точность и быстродействие LLM. Чтобы найти оптимальный баланс между приватностью, практичностью и затратами на вычисления, в Google провели специальное исследование.

Бенчмаркинг показал, что по производительности VaultGemma сравнима с моделями той же величины, но без гарантий конфиденциальности.

 

Подробная информация о новом opensource-проекте, способном ускорить создание приватных и безопасных ИИ-систем для медучреждений, финансовых институтов и госсектора, выложена на Hugging Face и Kaggle.

AM LiveПодписывайтесь на канал "AM Live" в Telegram, чтобы первыми узнавать о главных событиях и предстоящих мероприятиях по информационной безопасности.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru