Ботнет DarkCloud прячет вредоносный EXE в изображении Тейлор Свифт

Ботнет DarkCloud прячет вредоносный EXE в изображении Тейлор Свифт

Ботнет DarkCloud прячет вредоносный EXE в изображении Тейлор Свифт

Операторы ботнета DarkCloud, ориентированного на вредоносный криптомайнинг, используют изображение известной американской поп-исполнительницы Тейлор Свифт. В этом изображении злоумышленники прячут злонамеренную составляющую.

Помимо DarkCloud , этот ботнет имеет ещё несколько имён: MyKingz, Smominru и Hexmen. Впервые кампании стоящих за ним преступников обнаружили в конце 2017 года.

Операторы ботнета заражают в основном системы Windows, устанавливая в них различные приложения для майнинга криптовалюты.

В ходе атак DarkCloud пытается внедриться в систему, используя целый спектр различных уязвимостей — от MySQL, MS-SQLfrom и Telnet до SSH и RDP. Такой подход позволил ботнету вырасти очень быстрыми темпами.

Последняя версия DarkCloud, выявленная в этом месяце специалистами компании Sophos, использует стеганографию, помогающую прятать вредоносную составляющую в легитимных файлах.

В недавних атаках операторы прятали злонамеренный EXE-файл в JPEG-изображении Тейлор Свифт.

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