Киберпреступники взяли на вооружение программы класса proxyware

Киберпреступники взяли на вооружение программы класса proxyware

Киберпреступники взяли на вооружение программы класса proxyware

Команда исследователей Cisco Talos отметила повышенный интерес киберпреступников к легитимному софту класса “proxyware”, который позволяет делиться частью своего интернет-соединения с другими устройствами.

Фактически злоумышленники используют proxyware по тому же принципу, что и легитимный софт для майнинга криптовалюты. Для получения прибыли достаточно тайком установить в систему жертвы подобное приложение.

В частности, специалисты Cisco Talos наблюдали использование proxyware в многоступенчатых атаках, которые начинались со связки безобидной программы с инсталлятором, содержащим вредоносный код.

Когда пользователь устанавливал софт, автоматически инсталлировался и троян. В одной из кампаний, например, участвовал подписанный пакет Honeygain, вполне известного proxyware-сервиса.

Киберпреступники снабдили его вредоносными файлами, выключающими криптовалютный майнер XMRig. Далее пользователя перенаправляли на страницу с реферальными кодами Honeygain.

Как только жертва создавала аккаунт, реферальная система приносила злоумышленнику прибыль. Дополнительно майнер пользовался ресурсами компьютера для добычи цифровой валюты.

В другой кампании атакующие пытались установить Honeygain в систему пользователя, а затем зарегистрировать софт под аккаунтом, принадлежащим злоумышленникам. Другими словами, пропускная способность пользователя просто продаётся, а преступник получает прибыль.

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