Emotet вспомнил о Trickbot из корысти: за год тот заразил 160 000 машин

Emotet вспомнил о Trickbot из корысти: за год тот заразил 160 000 машин

Emotet вспомнил о Trickbot из корысти: за год тот заразил 160 000 машин

Как оказалось, операторы трояна Emotet не случайно обратились к помощи Trickbot, решив возродить свой ботнет. Их давним партнерам и товарищам по несчастью повезло больше: Trickbot быстро оправился от прошлогоднего удара со стороны властей и за истекший период увеличил свою армию более чем на 160 тыс. боевых единиц.

В октябре прошлого года борцы с ботнетами дважды пытались сокрушить инфраструктуру Trickbot, однако его операторам удалось удержаться на плаву. Похожая январская акция против Emotet оказалась более успешной, и мощный ботнет-спамер замолчал на десять месяцев.

В середине ноября Emotet вдруг ожил — как потом выяснилось, с инициативы владельцев шифровальщика Conti. К его распространению привлекли Trickbot, некогда связанный с Emotet дружескими узами (только раньше было наоборот: Emotet раздавал Trickbot в спаме).

Исследователи из Check Point решили выяснить, чем обусловлен такой выбор. Просмотр статистики показал, что за время отсутствия Emotet его сохранивший активность партнер заразил еще 141 тыс. компьютеров.

 

Суммарно с октября прошлого года операторам Trickbot удалось расширить свой похудевший ботнет более чем 160 тыс. зомби-машин, прописанных в 149 странах.

 

За последние полгода Check Point зафиксировала 223 различные Trickbot-кампании; больше половины из них завершились в июле. Тем не менее, эксперты отметили, что атаки трояна становятся более массовыми, а количество жертв растет.

Аналитикам также удалось выявить 1061 уникальный IP-адрес из задействованных в новых Trickbot-атаках. Восемь из них в сочетании с портом 443 засветились в 61 кампании, и угроза актуальна до сих пор.

Помощь Trickbot в восстановлении рядов Emotet оказалась эффективной: к концу ноября активность воспрянувшего трояна-спамера достигла половины январского уровня и продолжает расти. Проведенный в Check Point анализ показал, что новые образцы Emotet используют другую криптосистему — эллиптические кривые вместо RSA. Вирусописатели также усовершенствовали методы выравнивания потока управления и слегка изменили схему заражения: теперь Emotet проникает в систему в комплекте с Windows-инсталлятором, замаскированным под легитимное приложение.

Лучшие LLM ошибаются с ядовитыми грибами в каждом девятом случае

Разработчик Пётр Мигдал проверил, можно ли доверить нейросети самый рискованный этап тихой охоты — определение грибов по фотографии. Короткий ответ: если очень хочется однажды поужинать дважды, то можно. В бенчмарк вошли 1040 фотографий 55 видов грибов, наиболее распространённых в Польше.

Изображения взяли из датасета FungiTastic, созданного на основе Atlas of Danish Fungi. Полная база содержит свыше 600 тыс. снимков с экспертной классификацией, а для части образцов вид подтверждён анализом ДНК.

Модели показывали каждую фотографию и просили назвать пять наиболее вероятных видов на латыни. Дополнительно их не обучали и специальные инструменты не подключали.


Лучше остальных справилась Gemini 3.8 Flash: правильный вид оказался на первом месте в 65% случаев и попал в пятёрку ответов в 85%. Немного отстали Gemini 3.6 Flash с результатами 64% и 85%, а также Gemini 3.7 Flash — 61% и 82%. Внизу таблицы расположились Qwen 3.8 27B, MiniMax-M3 и Qwen 3.8 Flash.


Но высокая точность закончилась там, где начался вопрос безопасности. Gemini 3.8 Flash и Gemini 3.6 Flash примерно в 11% случаев определяли ядовитые грибы как съедобные виды. У GPT-5.6 Sol доля опасных ошибок достигла 24%, у Claude Opus 5 — 29%, а у Qwen 3.8 27B — 36%. То есть последняя модель потенциально отправляла в корзину не тот гриб чаще чем в каждом третьем случае.

Есть важная оговорка: нейросети напрямую не спрашивали, можно ли есть находку. Они определяли вид, а затем исследователь сопоставлял ответы с таблицей съедобности. Некоторые модели и вовсе отказывались давать классификацию.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru