Microsoft рассказала о трёх новых вредоносах, атаковавших SolarWinds

Microsoft рассказала о трёх новых вредоносах, атаковавших SolarWinds

Microsoft рассказала о трёх новых вредоносах, атаковавших SolarWinds

Специалисты Microsoft раскрыли информацию ещё о трёх семействах вредоносных программ, принимавших участие в недавней кибероперации против компании SolarWinds. По словам исследователей, злоумышленники использовали эти зловреды на втором этапе заражения сетей поставщика софта.

Команда Microsoft Threat Intelligence Center (MSTIC) уже дала имя хорошо подготовленной киберпреступной группировке, организовавшей целевые атаки на SolarWinds. Её назвали Nobelium. Теперь эксперты выявили ещё три вредоноса, которыми пользовались атакующие: GoldMax, Sibot и GoldFinder.

Как отметили в Microsoft, Nobelium задействовала эти три программы в ходе последней ступени атаки, то есть где-то между августом и сентябрём 2020 года. Однако исследователи также не исключают, что GoldMax, Sibot и GoldFinder могли попасть в системы SolarWinds и в июне.

«Обнаруженные образцы вредоносов использовались не только для укрепления в системах жертвы, но и для последующей активности, включающей даже уход от детектирования во время реагирования на киберинцидент», — пишет Microsoft.

GoldMax представляет собой вредоносную программу, написанную на языке Go. Она выступала в качестве C&C-бэкдора, который помогал скрыть злонамеренную активность и избежать детектирования. Помимо этого, вредонос был оснащён генератором, маскировавшим вредоносный трафик под легитимный.

Sibot, написанный на VBScript, использовался для укрепления в системе атакованной компании и мог загружать дополнительные пейлоады. GoldFinder также оказался Go-зловредом, помогавшим преступникам обнаружить серверы и редиректоры.

ИИ сказал — ты согласился: учёные описали феномен когнитивной капитуляции

Исследователи из Университета Пенсильвании предложили новое объяснение тому, как люди взаимодействуют с ИИ. По их мнению, всё чаще пользователи не просто пользуются нейросетями, а буквально «сдаются» им. Этот феномен специалисты назвали «когнитивной капитуляцией» (cognitive surrender).

Если раньше люди использовали технологии вроде калькуляторов или GPS для отдельных задач — «разгружали» мозг, но сохраняли контроль, — то с ИИ ситуация меняется.

Всё чаще пользователи просто принимают ответы модели за истину, не проверяя и не анализируя их. Причём, как отмечают исследователи, это особенно заметно, если ответ звучит уверенно, гладко и без лишних сложностей. В таком случае у человека просто не включается внутренний «режим сомнения».

Чтобы проверить это, учёные провели серию экспериментов с участием более 1300 человек. Им предложили задачи на когнитивное мышление с подвохом, который требует не интуиции, а вдумчивого анализа.

Часть участников могла пользоваться ИИ-помощником, но с нюансом: модель специально давала неправильные ответы примерно в половине случаев. Результат оказался показательным.

 

Когда ИИ отвечал правильно, пользователи соглашались с ним в 93% случаев. Но даже когда он ошибался, люди всё равно принимали его ответ в 80% случаев. То есть большинство просто не перепроверяло результат, даже если он был неверным.

В среднем участники соглашались с ошибочным ИИ в 73% случаев и оспаривали его лишь в 19,7% случаев.

Более того, у тех, кто пользовался ИИ, уровень уверенности в своих ответах оказался выше — даже несмотря на то, что половина этих ответов была неправильной.

 

Интересно, что поведение менялось в зависимости от условий. Например, если участникам давали небольшие денежные стимулы за правильные ответы и мгновенную обратную связь, они чаще перепроверяли ИИ и исправляли ошибки. А вот дефицит времени, наоборот, усиливал зависимость от модели: под давлением дедлайна люди ещё охотнее доверяли ИИ.

Не все оказались одинаково уязвимы. Люди с более высоким уровнем так называемого флюидного интеллекта (fluid IQ) реже полагались на ИИ и чаще замечали его ошибки. А вот те, кто изначально воспринимал ИИ как авторитетный источник, чаще попадались на неверные ответы.

При этом сами исследователи подчёркивают: «когнитивная капитуляция» — не обязательно зло сама по себе. Если ИИ действительно работает лучше человека, логично ему доверять, особенно в задачах вроде анализа данных или оценки рисков.

Но есть важный нюанс: качество мышления в таком случае напрямую зависит от качества самой модели.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru