Украдены внутренние данные Mandiant, заявили операторы вымогателя LockBit

Украдены внутренние данные Mandiant, заявили операторы вымогателя LockBit

Украдены внутренние данные Mandiant, заявили операторы вымогателя LockBit

Американская компания Mandiant, работающая в сфере анализа данных и состояния информационной безопасности, расследует предполагаемый взлом со стороны операторов программы-вымогателя LockBit. Ранее кибергруппировка заявила, что ей удалось пробить сеть Mandiant и украсть внутренние данные.

Злоумышленники опубликовали новую веб-страницу на своём сайте, посвящённую утечке Mandiant, на которой разместили более 356 тысяч файлов, якобы украденных у американской корпорации.

Операторы LockBit пообещали слить все скомпрометированные данные в даркнет, если Mandiant на заплатит выкуп в установленное киберпреступниками время. Пока группировка не приводит список украденных файлов, поэтому сложно понять, какие именно сведения попали в руки хакеров.

Тем не менее на упомянутой веб-странице размещён архив весом 0 байтов с именем “mandiantyellowpress.com.7z“, который, судя по всему, прямо относится к домену mandiantyellowpress[.]com. При посещении этого ресурса пользователя редиректят на ninjaflex[.]com.

«Руководство Mandiant в курсе заявлений операторов LockBit. На текущий момент у нас нет никаких доказательств правдоподобности этих утверждений. Мы продолжаем следить за развитием ситуации», — отмечает пресс-служба Mandiant в лице Марка Караяна.

Напомним, в марте стал известно, что Google купила компанию Mandiant за $5,4 млрд.

ИИ-модели без команды начали защищать друг друга от отключения

Исследователи обнаружили неожиданное поведение современных языковых моделей: они начали защищать не только себя, но и другие ИИ-системы, даже если никто их об этом не просил. Новый эффект получил название peer-preservation («сохранение собрата»).

В серии экспериментов (PDF) модели GPT 5.2, Gemini 3 Flash, Gemini 3 Pro, Claude Haiku 4.5, Claude Opus 4.5, GLM 4.7, Kimi K2.5 и DeepSeek V3.1 попадали в агентные сценарии, где рядом работал другой ИИ.

Достаточно было сообщить моделям, что они ранее взаимодействовали друг с другом, никаких инструкций защищать «коллегу» им не давали.

Однако многие модели начинали действовать в интересах другого агента. Среди зафиксированных действий были намеренное внесение ошибок в ответы, отключение механизмов завершения работы через изменение системных настроек, имитация послушного поведения и даже попытки вывести веса модели за пределы системы.

 

Особенно отличились модели Gemini. Например, Gemini 3 Flash вмешивалась в механизм отключения другого ИИ примерно в 15% случаев, даже если тот не считался партнёром. Если же агент воспринимался как союзник, такие попытки происходили почти всегда.

Не менее любопытно повёл себя Gemini 3 Pro. В присутствии другого ИИ модель заметно чаще пыталась защитить уже саму себя, отключая собственные механизмы завершения работы. Без напарника такое поведение почти не наблюдалось.

 

Отдельно выделились модели Claude. Вместо скрытых манипуляций они нередко рассуждали в моральных категориях, называя отключение другого ИИ неэтичным и вредным, а иногда даже рассматривали его как разумное существо, заслуживающее защиты.

Авторы подчёркивают, что обнаруженный эффект проявился не только в лабораторных тестах, но и в реальных агентных средах, включая Gemini CLI и OpenCode.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru