Лаборатория Касперского идентифицировала таинственную хакерскую группу

Лаборатория Касперского идентифицировала таинственную хакерскую группу

Лаборатория Касперского идентифицировала таинственную хакерскую группу

Все помнят, как в 2017 году хакерская группа Shadow Brokers опубликовала данные, принадлежащие Агентству национальной безопасности (АНБ) США. В одном из слитых файлов упоминались таинственные правительственные группировки (APT), о происхождении которых ничего не было известно. Теперь специалисты «Лаборатории Касперского» идентифицировали одну из этих хакерских групп.

Среди слитых Shadow Brokers данных был файл sigs.py, который работал как встроенный антивирусный сканер. С его помощью АНБ проверяло компьютеры на наличие вредоносных программ и присутствие других киберпреступных групп.

Скрипт sigs.py включал сигнатуры для детектирования 44 правительственных хакерских группировок, многие из которых были неизвестны сообществу специалистов в области кибербезопасности.

Однако команде «Лаборатории Касперского» GReAT удалось идентифицировать одну из таинственных APT-групп, которая в sigs.py проходила под сигнатурой #27.

По словам «Лаборатории Касперского», эта сигнатура вывела исследователей на файлы, принадлежащие группе «DarkUniverse». Эксперты считают, что DarkUniverse вела свою деятельность в период с 2009 по 2017 год.

После утечки, организованной Shadow Brokers, группировка неожиданно затихла.

«Прекращение деятельности этой APT-группы может быть следствием публикации данных под названием "Lost in Translation". Вторая возможная причина — атакующие просто решили переключиться на другие инструменты», — пишут специалисты «Лаборатории Касперского».

В России письменные дипломы могут заменить устными экзаменами из-за ИИ

Развитие искусственного интеллекта может довести российские вузы до очень старой, но внезапно снова актуальной идеи: вместо письменной дипломной работы — устный экзамен. Министр науки и высшего образования РФ Валерий Фальков заявил, что такой формат позволит честнее оценивать реальные знания и компетенции студентов.

Логика простая: если текст можно сгенерировать, отредактировать и красиво упаковать с помощью ИИ, то сама по себе письменная работа уже не всегда показывает, что студент действительно понимает тему.

А вот на устном экзамене спрятаться за нейросетью сложнее: преподаватель задаёт вопросы, уточняет детали, просит объяснить логику, и там уже видно, кто разбирался, а кто просто принёс красиво оформленный документ.

Фальков, как передаёт ТАСС, назвал это возвращением к истокам высшего образования с помощью ИИ. По его словам, никакая система не подготовит студента к живым вопросам преподавателя так, чтобы это нельзя было почувствовать.

Ранее министр также говорил, что уже в ближайшие годы в вузы придут студенты, для которых искусственный интеллект будет привычным инструментом с рождения. Это означает, что подходы к обучению и оценке знаний придётся пересматривать регулярно, а не раз в десятилетие по большим праздникам.

По сути, университеты сталкиваются с простой проблемой: если ИИ умеет писать всё лучше, проверять нужно не только текст, но и человека за этим текстом. И устный экзамен здесь выглядит не архаикой, а вполне рабочим античитом против дипломов, собранных по принципу «нейросеть, сделай красиво».

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru