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.

ИИ экономит 11 часов в неделю, но 6 из них уходят на присмотр за ботом

Искусственный интеллект попал в неудобную статистику. Новое исследование Work AI Institute показало, что сотрудники действительно экономят время благодаря ИИ — в среднем около 11 часов в неделю. Но есть нюанс: более шести часов из этой экономии приходится тратить на проверку, исправление и контроль работы самого ИИ.

Исследование охватило 6000 офисных сотрудников из США, Великобритании и Австралии.

Опрос показал, что 75% работников заметили рост личной продуктивности после внедрения ИИ-инструментов. Однако только 13% компаний сообщили о заметном росте бизнеса благодаря этим технологиям.

 

Получается любопытный парадокс. Формально сотрудники работают быстрее, но бизнес почему-то не получает сопоставимой выгоды.

По словам профессора Калифорнийского университета Пола Леонарди, многие недооценивают объём скрытой работы, которая появляется вместе с ИИ. Нужно собирать данные, подготавливать контекст, перепроверять ответы чат-ботов, искать ошибки и дорабатывать результаты вручную.

Фактически современные сотрудники всё чаще выступают не исполнителями, а менеджерами собственных цифровых помощников.

Согласно исследованию, 37% времени взаимодействия с ИИ уходит непосредственно на работу с ботами, а ещё 36% — на применение полученных результатов в реальных задачах. Более того, 41% опрошенных признались, что не могут объяснить, каким образом ИИ пришёл к своим выводам.

Авторы приводят показательный пример. Молодой разработчик перед уходом домой интегрировал в проект тысячи строк кода, сгенерированного ИИ. После этого система перестала работать, а разбираться в причинах пришлось старшему инженеру. Сам автор изменений не смог объяснить, что именно сделал искусственный интеллект.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru