Загадочный вредонос Lu0bot ставит экспертов в тупик уже четвёртый месяц

Загадочный вредонос Lu0bot ставит экспертов в тупик уже четвёртый месяц

Загадочный вредонос Lu0bot ставит экспертов в тупик уже четвёртый месяц

Даже спустя четыре месяца после первого появления Lu0bot — нового семейства вредоносных программ — сообщество специалистов в области кибербезопасности до сих пор пытается выяснить, для чего этот зловред был создан, какова его основная задача.

Исследователь, действующий под онлайн-псевдонимом Fumik0_, углубился в изучение таинственного вредоноса и представил несколько выводов.

Впервые Lu0bot попался экспертам в феврале 2021 года, тогда он выступал в качестве пейлоада второй стадии в атаках GCleaner. Если кто не знает, GCleaner — разработчик сомнительного софта, который продаёт киберпреступникам доступ к компьютерам пользователей.

Lu0bot представляет собой маленький кусок кода на C/C++, он загружает и устанавливает в заражённые системы сервер Node.js, а затем использует сложный многослойный JavaScript-код, чтобы запутать исследователей и скрыть свои истинные цели.

Помимо этого, Lu0bot прибегает к помощи множества самых разных алгоритмов шифрования: XOR, AES-128-CBC, Diffie-Hellman и Blowfish. Вредонос также случайным образом переключается между UDP и TCP.

Одно специалисты выяснили точно — Lu0bot отлично собирает данные жертвы и информацию о заражённой системе. Однако такую функциональность можно встретить у многих вредоносных программ. Как отметил Fumik0_, Lu0bot может быть чем угодно — от бэкдора до трояна, открывающего удалённый доступ.

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