Вредоносные моды для Dota 2 заражают игроков бэкдором

Вредоносные моды для Dota 2 заражают игроков бэкдором

Вредоносные моды для Dota 2 заражают игроков бэкдором

Исследователи выявили четыре вредоносных мода для популярной игры Dota 2, которые злоумышленники используют для установки бэкдора на компьютеры геймеров. Злонамеренные моды размещены в магазине Steam.

На новую угрозу для любителей видеоигр обратили внимание специалисты Avast Threat Labs. В отчёте эксперты пишут следующее:

«Обнаруженные вредоносные моды размещены под именами Overdog no annoying heroes (идентификатор — 2776998052), Custom Hero Brawl (id 2780728794) и Overthrow RTZ Edition X10 XP (id 2780559339)».

 

Злоумышленники также включили в наборы новый файл evil.lua, который проверял возможность запуска Lua на стороне сервера. Вредоносная составляющая позволяет вести логи, выполнять произвольные команды, создавать сопрограммы и осуществлять запросы HTTP GET.

В одном из первых модов, размещённых в Steam Store, достаточно легко вычислить привязанный бэкдор, однако с тремя другими киберпреступники поработали гораздо лучше: 20 строк вредоносного кода достаточно сложно обнаружить.

Установив бэкдор на целевом устройстве, атакующие получают возможность инсталлировать дополнительные трояны. Например, вредонос в ряде случае использовался для загрузки эксплойта, пробивающего дыры в Chrome. Речь идёт об уязвимости CVE-2021-38003.

Напомним, неделю назад разработчики устранили в GTA Online уязвимость, удобную для читеров.

Российский ИИ силён в науке, но застревает на пути к рынку

Россия стала третьей среди стран БРИКС и 20-й в мире по числу научных работ, представленных на десяти ведущих международных конференциях по машинному обучению и искусственному интеллекту. Результаты исследования опубликовал Наукометрический центр НИУ ВШЭ.

В 2020-2025 годах, по данным «Известий», российские организации представили 560 исследований, которые получили более 12,3 тыс. цитирований.

Средний показатель международной цитируемости составил 3,59 — выше, чем у Индии с её 3,10, несмотря на значительно меньший объём публикаций. Работ меньше, зато читают их заметно внимательнее.

Сильнее всего российская научная школа выглядит в математике машинного обучения, оптимизации и анализе формальных понятий. Заметные результаты также есть в компьютерном зрении и речевых технологиях.

Более 40% отечественных публикаций подготовлены при участии бизнеса. Среди компаний лидирует «Яндекс», среди университетов — НИУ ВШЭ и Сколтех, среди некоммерческих организаций — AIRI.

Но между хорошей статьёй и работающим продуктом всё ещё лежит довольно широкий технологический овраг. Развитию мешают дефицит вычислительных мощностей, ограниченный доступ к качественным данным и слабый перенос исследований в коммерческие решения. Отставание особенно заметно в обработке естественного языка, ИИ-агентах и инфраструктурных технологиях.

В Минцифры заявили, что намерены стимулировать спрос на отечественные ИИ-решения, развивать вычислительную инфраструктуру, совершенствовать регулирование и ускорять внедрение научных разработок.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru