Вредоносный майнер заразил сотни тысяч компьютеров в России и Украине

Вредоносный майнер заразил сотни тысяч компьютеров в России и Украине

Вредоносный майнер заразил сотни тысяч компьютеров в России и Украине

Приблизительно 500 тысяч компьютеров в России, Украине, Белоруссии и Казахстане стали жертвой ботнета Stantinko, который дополнительно устанавливал в систему модуль для майнинга цифровой валюты Monero.

Вредоносный криптомайнер, получивший имя CoinMiner.Stantinko обнаружили специалисты антивирусной компании ESET. Этот модуль является очередным способом заработка для операторов ботнета, убеждены эксперты.

Отличительной особенностью криптомайнера являются механизмы, защищающие вредонос от обнаружения. В частности, киберпреступники используют уникальный модуль для каждой отдельной жертвы.

Злоумышленники также продумали способ связи майнера с пулом — это происходит не напрямую, а через прокси, IP-адреса которых зловред получает из описаний видео, опубликованных на YouTube.

Более того, CoinMiner.Stantinko может сканировать запущенные в системе жертвы процессы, чтобы вычислить среди них антивирусную программу.

Модуль майнера пытается работать как можно незаметнее. Например, чтобы не вызвать подозрений у пользователя, CoinMiner.Stantinko прекращаемо свою активность, если устройство работает от батареи.

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