Кросс-платформенный бэкдор PupyRAT атакует энергетический сектор Европы

Кросс-платформенный бэкдор PupyRAT атакует энергетический сектор Европы

Кросс-платформенный бэкдор PupyRAT атакует энергетический сектор Европы

Киберпреступники атакуют ключевые организации энергетического сектора Европы. В ходе кампаний используется бэкдор, который принято связывать с иранскими правительственными кибергруппировками.

О серьёзных атаках сообщили эксперты из Recorded Future: опасная вредоносная программа, ранее используемая иранскими хакерами, атакует европейский энергетический сектор.

Речь идёт о PupyRAT, кросс-платформенном RAT-трояне, который способен устанавливаться в системы Windows, Linux, macOS и Android. Основная часть кода PupyRAT написана на Python, после установки он открывает атакующему полный доступ к системе жертвы.

Неудивительно, что некие киберпреступники используют именно этот бэкдор, ведь его исходный код доступен любому на GitHub. В прошлом PupyRAT использовали две группировки: APT33 (также известна под именами Elfin, Magic Hound и HOLMIUM) и APT34 (OilRIG). Эти группы тоже атаковали энергетический сектор.

Команда Recorded Future обнаружила вредоносный трафик между установленным в системах организаций PupyRAT и командным сервером (C&C). Этот обмен данными, в который был вовлечён почтовый сервер одной европейской организации энергетического сектора, проходил с ноября 2019 года по 5 января 2020-го.

Исследователям не удалось связать эти атаки с иранскими хакерами — для этого не нашлось нужного количества доказательств.

Подпишитесь на новости

В России сформулировали главную проблему ИИ — у него нет страха

Искусственному интеллекту не хватает страха перед ошибкой. Такую мысль высказал заместитель главы Минцифры России Александр Шойтов на конференции BIS Summit, посвящённой информационной безопасности бизнеса и ИТ.

«В ИИ нужно встроить систему страха, чтобы он боялся совершить ошибку, как человек», — заявил Шойтов в ходе дискуссии.

Речь, конечно, не о дрожащей нейросети, которая перед каждым ответом вспоминает ипотеку и разговор с начальником. Под страхом можно понимать встроенный механизм сомнения: способность модели оценивать последствия своих действий, признавать нехватку данных и останавливаться, если цена ошибки слишком высока.

Сейчас генеративный ИИ способен уверенно выдавать неверные ответы, придумывать факты и выполнять опасные команды без человеческого ощущения риска.

Для обычного чат-бота это заканчивается галлюцинацией, а для ИИ-агента с доступом к корпоративным системам — удалёнными файлами, утечкой данных или нарушением работы инфраструктуры.

На BIS Summit прозвучала и ещё более амбициозная идея — встроить в ИИ-модели совесть. Её озвучил Николай Лишин, заместитель руководителя ФМБА России. Если страх должен удерживать систему от ошибки, то совесть, по такой логике, должна помогать оценивать допустимость самого действия.

Получается своеобразный технический портрет идеального ИИ: достаточно умный, чтобы решить задачу, достаточно напуганный, чтобы всё перепроверить, и достаточно совестливый, чтобы вовремя отказаться. Осталось только написать для этого техническое задание.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru