Преступники установили майнер на европейские суперкомпьютеры

Преступники установили майнер на европейские суперкомпьютеры

Преступники установили майнер на европейские суперкомпьютеры

Ряд суперкомпьютеров, установленных в европейских странах, злоумышленники заразили добывающим криптовалюту вредоносом. В результате устройства пришлось выключить, чтобы провести расследование в отношении этих атак.

О соответствующих инцидентах сообщили из Великобритании, Германии и Швейцарии. Также ходят слухи о похожей атаке на суперкомпьютер, расположенный в Испании.

Первыми взлом выявили представители Эдинбургского университета, в котором установлен суперкомпьютер ARCHER. Затем немецкая организация bwHPC отрапортовала об идентичном инциденте.

В процессе расследования атак неизвестной группировки выяснилось, что киберпреступникам удалось получить доступ к суперкомпьютерам благодаря скомпрометированным учётным данным от SSH.

Предполагается, что логины и пароли злоумышленники украли у сотрудников университетов в Канаде, Китае и Польше.

Помимо этого, как уточнили эксперты, атакующие задействовали эксплойт для уязвимости под идентификатором CVE-2019-15666, которая позволила им получить root-доступ, а затем установить в систему вредоносный майнер цифровой валюты Monero (XMR).

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