Android-троян GoatRAT использует автоматизированную платежную систему

Android-троян GoatRAT использует автоматизированную платежную систему

Android-троян GoatRAT использует автоматизированную платежную систему

В строю банковских Android-троянов прибыло: новый экземпляр GoatRAT может совершать несанкционированные мгновенные переводы, опустошая счета клиентов кредитных организаций. Троян нацелен преимущественно на бразильские банки и использует новую автоматизированную платежную систему в Латинской Америке.

Первое, что GoatRAT делает, попав на устройство жертвы, — крадёт ключ Pix мобильного девайса. Именно с помощью этого ключа вредонос может совершать мгновенные платежи.

Как отметили исследователи из компании Cyble в своём блоге, скомпрометированный ключ злоумышленники используют для доступа к платежной платформе Pix, которую в своё время создал Центральный банк Бразилии.

Упомянутая платформа позволяет клиентам разных кредитных организаций совершать мгновенные мобильные платежи в Латинской Америке. До этого ту же схему использовали другие Android-вредоносы: BraxDex, Senomorphy и PixPirate.

Проводить автоматические платежи — основная задача GoatRAT, выяснили в Cyble. Примечательно, что у трояна нет функциональности, которая бы позволяла красть коды двухфакторной аутентификации (2FA) из входящих СМС-сообщений.

«Эта вредоносная программа продолжает наметившуюся у киберпреступников тенденцию: за последние полгода авторы зловредов стали создавать всё более сложные банковские трояны. Выходящие из под пера злоумышленников вредоносы используют фреймворк системы автоматического перевода (ATS)», — пишут специалисты.

«GoatRAT в очередной раз подчёркивает, что для пользователей возрастают риски кибератак троянов, не требующих множественных разрешений в системе или богатой функциональности».

Rubytech запустила российскую LLM на китайских GPU без NVIDIA

Группа Rubytech протестировала российскую языковую модель Cotype 3 от MWS AI на китайских графических ускорителях. Испытания проводились на программно-аппаратном комплексе «Машина искусственного интеллекта» Скала^р. Результат: модель работала стабильно, а производительность в популярных сценариях инференса оказалась сопоставима с конфигурациями на NVIDIA H100.

В тестовой системе использовались восемь китайских GPU. При обработке контекста объёмом 27 тыс. токенов среднее время генерации первого токена составило около 8 секунд, а межтокенная задержка — от 111 мс. По оценке Rubytech, этого достаточно для корпоративных ИИ-сервисов.

Но железо само себя не настроит. Инженеры адаптировали драйверы, программное окружение и средства оркестрации. В отдельных сценариях оптимизация позволила ускорить работу в 2-2,2 раза по сравнению со штатной средой китайских GPU. Контейнерная архитектура должна упростить развёртывание моделей и переход от тестов к промышленной эксплуатации.

Главный вывод испытаний — корпоративную ИИ-инфраструктуру можно строить без обязательной привязки к ускорителям NVIDIA. Особенно это актуально для госсектора, компаний с государственным участием и организаций КИИ, которым нужны локальное размещение моделей, контролируемая инфраструктура и возможность масштабироваться без лотереи с поставками H100.

Rubytech также заявляет, что китайские GPU в отдельных сценариях способны снизить совокупную стоимость владения. Правда, революцию пока придержали: речь идёт не о полном отказе от NVIDIA, а о появлении ещё одного рабочего варианта.

Дальше компания планирует испытать новое поколение китайских ускорителей и расширить список российских моделей и корпоративных ИИ-сервисов.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru