Минюст США предложил $5 млн за информацию о российском хакере

Минюст США предложил $5 млн за информацию о российском хакере

Минюст США предложил $5 млн за информацию о российском хакере

Министерство юстиции США обвинило двух граждан России в создании и распространении вредоносной программы Dridex (также известна под именами Bugat и Cridex). Помимо этого, Максиму Якубцу и Игорю Турашеву вменяется мошенничество на уровне международных банков и участие в киберпреступных схемах.

Согласно обвинительному акту, преступники использовали Dridex для автоматизации кражи важных финансовых и персональных данных. Также есть информация, что в ходе более поздних атак злоумышленники заражали жертв программой-вымогателем.

«Госдеп США совместно с ФБР объявили награду в $5 миллионов за информацию, способную привести к аресту Якубца», — пишет Минюст.

По данным обвинения, Якубец с 2017 года выступал лидером российской киберпреступной группы Evil Corp. Именно эта группа якобы разработала Dridex и распространяла его с помощью фишинговых кампаний.

«Якубец также напрямую сотрудничал с российскими властями. В частности, он работал на ФСБ», — также значится в заявлении Минюста.

Принято считать, что Evil Corp удалось выкрасть учётные данные у сотен кредитных организаций в 40 странах. В итоге группировка смогла похитить $100 миллионов.

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

Российские учёные научили ИИ ловить фейковые фото и нелепые изображения

Исследователи из AIRI, Сколтеха, MWS AI и МФТИ по-новому решили одну из наиболее сложных задач компьютерного зрения — выявление изображений с нелогичным содержанием, вроде рыцаря с мобильником или пингвина на велосипеде.

Разработанный ими метод TLG (Through the Looking Glass, «В Зазеркалье») использует ИИ для создания текстовых описаний картинок и обнаружения противоречий при сопоставлении с визуальным содержанием.

В комментарии для «Известий» один из соавторов проекта, доктор компьютерных наук Александр Панченко пояснил: существующие ИИ-модели хорошо распознают элементы картинок, но плохо улавливают контекст — далеко не всегда понимают совместимость представленных объектов с точки зрения здравого смысла.

Чтобы проверить действенность своего подхода, экспериментаторы создали датасет, включив него 824 изображения с нелепыми ситуациями. Тестирование алгоритма показало точность распознавания до 87,5%, что на 0,5-15% выше показателей других существующих моделей, а также большую экономию вычислительных ресурсов.

Новаторская разработка, по словам Панченко, способна повысить надежность систем компьютерного зрения. После доработки и дообучения ее также можно будет использовать для модерации контента — к примеру, для выявления фейковых фото.

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