Более 1300 фишинговых наборов продаются на одном из хакерских форумов

Более 1300 фишинговых наборов продаются на одном из хакерских форумов

Более 1300 фишинговых наборов продаются на одном из хакерских форумов

Участник одного из хакерских форумов пытается заработать более $30 000 на продаже наборов для фишинга. В коллекции киберпреступника находятся более 1300 готовых для фишинга инструментов.

Продавая каждый фишинговый набор за $25, злоумышленник рассчитывает выручить минимум $32 500. А если продавцу удастся найти нескольких покупателей, сумма может существенно вырасти.

Согласно размещённому на хакерском форуме объявлению, каждый набор для фишинга (PHP, HTML, CSS, JavaScript) уникален. Размер общего сжатого архива — 3,3 Гб.

В списке организаций, под которые продаваемые наборы могут замаскировать атакующего, есть очень популярные бренды: PayPal, Dropbox, Amazon, OneDrive, Office 365, Outlook, Gmail, Spotify, Netflix, Банк Америки, Apple, Facebook, LinkedIn.

 

Сам продающий фишинговые наборы «хакер» принимает не особо активное участие в жизни форума для киберпреступников. Тем не менее за три года он успел заработать хорошую репутацию и положительные отзывы сообщества.

Цена в $25 может свидетельствовать о низком качестве наборов, однако наверняка это можно выяснить только после скачивания и изучения.

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