Эксперты нашли реинкарнацию крайне успешного вымогателя GandCrab

Эксперты нашли реинкарнацию крайне успешного вымогателя GandCrab

Эксперты нашли реинкарнацию крайне успешного вымогателя GandCrab

Новое семейство программ-вымогателей содержит множество отсылок к знаменитому вредоносу GandCrab. При этом, как вы наверняка слышали, разработчики GandCrab в этом году решили свернуть свои операции, а также потребовали того же от всех киберпреступников, использующих этот зловред.

GandCrab удалось стать одним из самых успешных вымогателей в 2018 и 2019 годах. Его авторы предлагали вредонос злоумышленникам по подписке, за процент от прибыли.

Однако в июне разработчики GandCrab внезапно решили, что заработали достаточно денег (более $2 миллиардов), чтобы спокойно уйти на покой. Причём киберпреступникам понадобилось всего полгода, чтобы получить такой доход.

Многие эксперты откровенно сомневались в том, что авторы вымогателя действительно свернули свои операции. А теперь исследователи ещё и наткнулись на другой вредонос, связанный с GandCrab техническими аспектами.

Новый вымогатель получил имя REvil, специалисты считают, что у них с GandCrab один автор. REvil некоторые знают ещё под другим именем — Sodinokibi, эта вредоносная программа появилась незадолго до прекращения деятельности GandCrab.

В итоге сейчас REvil по праву считается одной из самых многообещающих программ-вымогателей.

Деятельность зловреда проанализировала команда Secureworks Counter Threat Unit. Специалисты нашли общие черты, доказывающее, что у REvil и GandCrab один автор — эту преступную группу принято называть Gold Garden.

Есть мнение, что новый вымогатель является реинкарнацией своего невероятно успешного предшественника.

ИИ сказал — ты согласился: учёные описали феномен когнитивной капитуляции

Исследователи из Университета Пенсильвании предложили новое объяснение тому, как люди взаимодействуют с ИИ. По их мнению, всё чаще пользователи не просто пользуются нейросетями, а буквально «сдаются» им. Этот феномен специалисты назвали «когнитивной капитуляцией» (cognitive surrender).

Если раньше люди использовали технологии вроде калькуляторов или GPS для отдельных задач — «разгружали» мозг, но сохраняли контроль, — то с ИИ ситуация меняется.

Всё чаще пользователи просто принимают ответы модели за истину, не проверяя и не анализируя их. Причём, как отмечают исследователи, это особенно заметно, если ответ звучит уверенно, гладко и без лишних сложностей. В таком случае у человека просто не включается внутренний «режим сомнения».

Чтобы проверить это, учёные провели серию экспериментов с участием более 1300 человек. Им предложили задачи на когнитивное мышление с подвохом, который требует не интуиции, а вдумчивого анализа.

Часть участников могла пользоваться ИИ-помощником, но с нюансом: модель специально давала неправильные ответы примерно в половине случаев. Результат оказался показательным.

 

Когда ИИ отвечал правильно, пользователи соглашались с ним в 93% случаев. Но даже когда он ошибался, люди всё равно принимали его ответ в 80% случаев. То есть большинство просто не перепроверяло результат, даже если он был неверным.

В среднем участники соглашались с ошибочным ИИ в 73% случаев и оспаривали его лишь в 19,7% случаев.

Более того, у тех, кто пользовался ИИ, уровень уверенности в своих ответах оказался выше — даже несмотря на то, что половина этих ответов была неправильной.

 

Интересно, что поведение менялось в зависимости от условий. Например, если участникам давали небольшие денежные стимулы за правильные ответы и мгновенную обратную связь, они чаще перепроверяли ИИ и исправляли ошибки. А вот дефицит времени, наоборот, усиливал зависимость от модели: под давлением дедлайна люди ещё охотнее доверяли ИИ.

Не все оказались одинаково уязвимы. Люди с более высоким уровнем так называемого флюидного интеллекта (fluid IQ) реже полагались на ИИ и чаще замечали его ошибки. А вот те, кто изначально воспринимал ИИ как авторитетный источник, чаще попадались на неверные ответы.

При этом сами исследователи подчёркивают: «когнитивная капитуляция» — не обязательно зло сама по себе. Если ИИ действительно работает лучше человека, логично ему доверять, особенно в задачах вроде анализа данных или оценки рисков.

Но есть важный нюанс: качество мышления в таком случае напрямую зависит от качества самой модели.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru