Преступники маскируются под российских хакеров и атакуют компании DDoS

Преступники маскируются под российских хакеров и атакуют компании DDoS

Преступники маскируются под российских хакеров и атакуют компании DDoS

На протяжении последней недели группа киберпреступников организовывала DDoS-атаки на организации финансового сектора и требовала выкуп за их прекращение. При этом злоумышленники маскировались под знаменитых российских хакеров «Fancy Bear».

Напомним, страны-оппоненты считают, что «Fancy Bear» связана с российским правительством. Именно этой группе приписывают взлом Белого дома в 2014 году и Национального комитета Демократической партии США в 2016 году.

Факт атак преступников, маскирующийся под «Fancy Bear», подтвердили компании Link11 и Radware, предоставляющие услуги защиты от DDoS. Дэниел Смит, один из исследователей Radware, уточнил, что атаки начались на прошлой неделе. Основной целью был финансовый сектор.

«Киберпреступная группа запускает мультивекторные масштабные DDoS-атаки. Параллельно злоумышленники натравляют жертвам письмо с требованиями выкупа», — объясняет Смит.

Сотрудники Link11 опубликовали копию (PDF) письма преступников, из которой можно понять, что за прекращения атак у компаний требуют 2 биткоина. По нынешнему курсу — $15 тысяч.

Выдающие себя за «Fancy Bear» вымогатели заранее выбирали и тщательно изучали свои цели. Что примечательно — DDoS-атаки были направлены не на публичные сайты компаний, а исключительно на бекенд-серверы, которые обычно хуже защищены от DDoS.

Подпишитесь на новости

В НГУ создали платформу для проверки качества данных, на которых обучают ИИ

В Новосибирском государственном университете разработали «Каппу» — платформу для управления данными, на которых обучают ИИ. Она должна помочь разобраться, кто подготовил датасет, что в нём меняли и откуда взялась ошибка. Потому что кормить модель мусором, а потом удивляться её ответам — довольно странно.

О разработке и возможности подключения других вузов сообщил сам НГУ. Университетам предлагают бесплатную облачную версию на серверах НГУ либо платную установку в собственной инфраструктуре.

«Каппа» поддерживает разметку и проверку данных, фиксирует версии наборов и авторство изменений. Исправление ошибки сохраняется в новой версии, чтобы при следующем обучении не наступать на те же грабли.

Платформа также позволяет проверять разные модели на подготовленных датасетах. При обучении фиксируются версия данных и параметры, после — результаты тестирования на эталонных наборах. Во время эксплуатации телеметрия помогает отслеживать ошибки и замечать отклонения.

Локальная установка рассчитана в том числе на случаи, когда конфиденциальные данные нельзя выносить за пределы организации.

В репозитории разработчиков среди задач проекта указаны контроль обучения, отслеживание авторства разметки и соблюдения стандартов. Здесь ставка на прослеживаемость: прежде чем требовать от ИИ безупречных ответов, полезно выяснить, чему именно его учили.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru