Дыры Google Chrome, Internet Explorer помогли шпионам установить бэкдоры

Дыры Google Chrome, Internet Explorer помогли шпионам установить бэкдоры

Дыры Google Chrome, Internet Explorer помогли шпионам установить бэкдоры

Уязвимости в Google Chrome и Internet Explorer помогли подготовленным кибершпионам установить бэкдоры на компьютеры жертв. Операция злоумышленников получила название «Operation Earth Kitsune».

Согласно отчёту Trend Micro, в кампании кибершпионов использовались два новых бэкдора — dneSpy и agfSpy. Помимо них, также фигурировал SLUB-вредонос (SLack / githUB).

Как отметили специалисты, кибератаки фиксировались в марте, мае и сентябре. Преступники применяли так называемые «атаки водопоя»: тщательно выбирали специальный веб-сайт, на который внедряли эксплойт с целью заразить устройство жертвы и получить к нему полный доступ. Заключительным этапом злоумышленники устанавливали шпионскую программу.

Специалисты Trend Micro признали: в этой операции кибершпионы действуют крайне разнообразно — используется множество семплов вредоносов, а также несколько командных северов (C&C).

«В общей сложности мы выявили пять C&C-серверов, семь образцов вредоносных программ и четыре эксплойта», — пояснили эксперты.

 

Также в атаках использовалась уже пропатченная дыра в Google Chrome (CVE-2019-5782), позволяющая с помощью специальной HTML-страницы выполнить код внутри песочницы, и брешь в Internet Explorer (CVE-2020-0674), которая также допускала установку вредоносной программы через заражённый ресурс.

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

Google представил VaultGemma — LLM с дифференциальной приватностью

В семействе больших языковых моделей (БЯМ, LLM) с открытым кодом, разработанных в Google, прибавление. Новинка VaultGemma не запоминает конфиденциальные данные при обучении, что предотвращает их слив пользователям.

ИИ-модель, построенная на базе Gemma 2 и работающая по 1 млрд параметров, прошла предварительный тренинг с применением метода дифференциальной приватности (differential privacy) — он добавляет в процесс обучения эталонный шум для ограничения возможности запоминания.

К сожалению, такой подход снижает не только риск утечки конфиденциальных данных, но также точность и быстродействие LLM. Чтобы найти оптимальный баланс между приватностью, практичностью и затратами на вычисления, в Google провели специальное исследование.

Бенчмаркинг показал, что по производительности VaultGemma сравнима с моделями той же величины, но без гарантий конфиденциальности.

 

Подробная информация о новом opensource-проекте, способном ускорить создание приватных и безопасных ИИ-систем для медучреждений, финансовых институтов и госсектора, выложена на Hugging Face и Kaggle.

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