Emotet сеет маячки Cobalt Strike, подготавливая почву для шифровальщиков

Emotet сеет маячки Cobalt Strike, подготавливая почву для шифровальщиков

Emotet сеет маячки Cobalt Strike, подготавливая почву для шифровальщиков

Внезапно оживший троян Emotet начал устанавливать на зараженные машины Cobalt Strike Beacon, открывая злоумышленникам доступ к сети для продолжения атаки. Не исключено, что новую возможность начнут использовать для внедрения шифровальщиков — операторы таких вредоносных программ охотно отдают взлом сетей на аутсорс.

В прошлом возможности Emotet неоднократно использовались для засева других зловредов (TrickBot, Qbot), а те уже могли загрузить дополнительные инструменты атаки — к примеру, популярный у киберкриминала тулкит Cobalt Strike. На днях наблюдатели заметили, что вернувшийся после разгромной акции троян напрямую, без прежних посредников устанавливает маячок Cobalt Strike.

Этот довесок объявляется далеко не всегда, но, оказавшись в системе, сразу пытается связаться со своим C2-сервером, а затем деинсталлируется. В некоторых случаях зараженной машине отдается команда на установку тулкита Cobalt Strike.

Сам Emotet при этом собирает немного данных, основным оружием в этом плане является Cobalt Strike. С помощью этого инструмента пентеста можно получить много полезной информации о сети или ее домене с тем, чтобы запустить туда дополнительных зловредов — например, шифровальщика.

Такой исход вполне вероятен: как выяснил BleepingComputer, на возращении Emotet очень настаивали операторы Conti. Использование Emotet в тандеме с Cobalt Strike должно значительно ускорить заражение сетей тем или иным вымогателем: обычно такие вредоносы появляются в них через месяц после первичного проникновения.

Впрочем, истинные намерения операторов Emotet пока не ясны. Они могут использовать новую тактику для собственных нужд (проведения разведки в сети), могут также запустить партнерские программы на основе возрождающегося ботнета.

Нейросеть для ЖКХ научилась материться в первый месяц обучения

Разработчикам отечественного голосового помощника для сферы ЖКХ пришлось «переучивать» систему после того, как в процессе обучения бот освоил ненормативную лексику. Этот случай наглядно показал, насколько критично качество данных, на которых обучаются нейросети.

О возникшей проблеме рассказал ТАСС президент Национального объединения организаций в сфере технологий информационного моделирования (НОТИМ) Михаил Викторов на Сибирском строительном форуме, который проходит в Новосибирске.

«Приведу забавный случай: нейросеть учится, и буквально уже в первый месяц разработчики обнаружили такую коллизию — нейросеть научилась мату. Как говорится, с кем поведёшься, от того и наберёшься. Эту проблему, конечно, пришлось устранять. Но это в том числе показатель активного взаимодействия с нашими гражданами», — рассказал Михаил Викторов.

При этом, по его словам, внедрение ботов позволило сократить число операторов кол-центров в 5–6 раз без потери качества обслуживания. Нейросетевые инструменты способны обрабатывать до 90% входящих обращений.

Уровень удовлетворённости качеством обслуживания, по оценке Викторова, составляет около 80%. Передавать звонки операторам целесообразно лишь в экстренных случаях — например, при аварийных ситуациях.

Эксперты ранее отмечали, что именно данные, на которых обучается ИИ, являются ключевой причиной появления некорректных или предвзятых ответов нейросетевых инструментов.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru