Операторы шифровальщиков используют десятилетние баги, но всё равно успешно

Операторы шифровальщиков используют десятилетние баги, но всё равно успешно

Операторы шифровальщиков используют десятилетние баги, но всё равно успешно

Специалисты компании Qualys указали на практики операторов программ-вымогателей, которые используют старые уязвимости в популярном софте, но при этом всё равно добиваются успеха. Некоторые из эксплуатируемых брешей известны уже несколько лет.

В ходе исследования сотрудники Qualys изучили базу Common Vulnerabilities and Exposures (CVE) и отметили уязвимости, которые чаще всего встречаются в кибератаках шифровальщиков.

Некоторые из этих брешей известны уже почти десять лет, а патчи от разработчиков давно доступны для скачивания и установки. Но многие организации, к сожалению, так и не инсталлировали апдейты, что открывает их для атак программ-вымогателей.

Наиболее старая дыра, описанная в отчёте Qualys, — CVE-2012-1723. Этот баг уходит корнями аж в 2012 год и затрагивает компонент Java Runtime Environment (JRE) в Oracle Java SE 7. Исследователи отмечают, что эта брешь используется для распространения шифровальщика Urausy. Удивительно, но некоторые компании не установили патчи даже спустя почти десять лет.

Ещё две популярные у киберпреступников дыры — CVE-2013-0431 и CVE-2013-1493 — были обнаружены в 2013 году. Первая затрагивает JRE и эксплуатируется операторами Reveton, а вторая находится в Oracle Java и фигурирует в атаках Exxroute. Патчи для этих дыр лежат в открытом доступе уже восемь лет.

Есть ещё одна уязвимость — CVE-2018-12808, ей три года. Этот баг затрагивает Adobe Acrobat и используется для доставки шифровальщика в фишинговых электронных письмах. Эту брешь можно встретить в атаках сразу двух программ-вымогателей — Ryuk и Conti.

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