Группировка APT41 начала использовать инструмент для Red Team от Google

Группировка APT41 начала использовать инструмент для Red Team от Google

Группировка APT41 начала использовать инструмент для Red Team от Google

Китайская киберпреступная группировка APT41 начала использовать в атаках инструмент для ред тиминга от Google — GC2, который обеспечивает функциональность командного центра. Кампания злоумышленников нацелена на медиасферу Тайваня.

APT41 также называют HOODOO. Принято считать, что эта группа действует в интересах властей КНР и атакует целый спектр различных организаций, расположенных в США, Азии и Европе.

Отчёт исследователей из команды Threat Analysis Group (TAG) демонстрирует новый подход киберпреступников к операциям в цифровом пространстве. Например, участники APT41 начали использовать инструмент для ред тиминга — GC2.

GC2 расшифровывается как “Google Command and Control“. На деле это проект с открытым исходным кодом, написанный на Go и разработанный специально для специалистов, тестирующих организации на проникновение.

«Эта программа была создана для обеспечения специалистов Red Teaming командным центром, не требующим специальной настройка (кастомного домена, VPS, CDN и т. п.). Проект работает исключительно с доменами Google», — заявлено на странице GitHub.

В состав GC2 входит агент, который устанавливается на скомпрометированное устройство. После инсталляции он подключается к URL в Google Таблицах для получения команд. Такие команды могут приказать агенту скачать дополнительные пейлоады с Google Диска или передать украденные данные в облачное хранилище.

По словам (PDF) специалистов, APT41 начинает свои атаки с фишинговых схем, нацеленных на тайваньские организации в медиасфере.

AM LiveПодписывайтесь на канал "AM Live" в Telegram, чтобы первыми узнавать о главных событиях и предстоящих мероприятиях по информационной безопасности.

Антиплагиат научился выявлять текст, сгенерированный нейросетями

Разработчики системы «Антиплагиат» сообщили о достижении 98% точности в определении текстов, созданных с помощью искусственного интеллекта. Это на 35% выше по сравнению с предыдущими версиями. Алгоритм был обучен и протестирован на материалах, сгенерированных нейросетями deepseekV3 и GPT-4o.

Новая модель ориентирована на анализ академических и научных текстов. В процессе обучения использовалась коллекция работ, собранная за 20 лет взаимодействия с российскими вузами.

Это позволило повысить точность в выявлении ИИ-сгенерированного контента в курсовых, дипломных и научных работах.

Согласно исследованию проекта «Я – профессионал», 85% российских студентов регулярно используют нейросети, в основном — для поиска информации. При этом 43% используют ИИ для подготовки рефератов, эссе и других письменных работ, а около четверти — для создания презентаций.

Применение генеративного ИИ вызывает обеспокоенность и в научной среде, в частности из-за проблем с достоверностью, вызванных так называемыми галлюцинациями ИИ.

На фоне этого большинство российских университетов используют системы проверки уникальности текста. В частности, по данным разработчиков, 92% участников государственной программы «Приоритет 2030» применяют «Антиплагиат» в своей работе.

Исполнительный директор компании «Антиплагиат» Евгений Лукьянчиков отметил, что обновление направлено на повышение качества академического письма и соблюдение норм научной этики.

AM LiveПодписывайтесь на канал "AM Live" в Telegram, чтобы первыми узнавать о главных событиях и предстоящих мероприятиях по информационной безопасности.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru