ShadowSyndicate поднял 85 серверов для проведения атак шифровальщиков

ShadowSyndicate поднял 85 серверов для проведения атак шифровальщиков

ShadowSyndicate поднял 85 серверов для проведения атак шифровальщиков

Инфраструктура кибергруппы, которую в Group-IB нарекли ShadowSyndicate, используется в атаках семи разных шифровальщиков с июля прошлого года. Принадлежность удалось установить благодаря уникальному SSH-фингерпринту, найденному на 85 серверах.

Исследование позволило выявить непрямую связь ShadowSyndicate (не путать с Shadow, недавно переименованной в C0met!) с такими доступными как услуга (RaaS) шифровальщиками, как Quantum, Nokoyawa, BlackCat/ALPHV, Cl0p, Royal, Cactus и Play. Эксперты полагают, что данная группировка является брокером доступа к сетям либо, что вероятнее, аффилиатом всех этих RaaS-сервисов.

Большинство обнаруженных серверов ShadowSyndicate (52) в настоящее время используются как C2 Cobalt Strike. Иногда взломщики задействуют альтернативный инструмент пентеста — Sliver. Арсенал данной кибергруппы также включает Meterpreter, MaaS-загрузчика Matanbuchus и трояна IcedID, перепрофилированного в лоадер.

Примечательно, что все 85 обнаруженных IP выделены одному и тому же хостинг-провайдеру. Исследователи также выявили 18 владельцев вредоносных серверов, 22 сети с различными именами и 13 локаций.

Подпишитесь на новости

Наталья Касперская поставила под сомнение доверие к генеративному ИИ

Генеративный ИИ умеет писать тексты и код, но можно ли на него полагаться? Наталья Касперская считает, что с доверием к таким системам пока больше вопросов, чем ответов. В интервью корреспонденту Anti-Malware.ru Олесе Афанасьевой на BIS Summit она назвала критерий доверенности применительно к генеративному ИИ загадкой.

По объяснению Касперской, доверенная система должна работать с заранее заданными параметрами и обеспечивать предсказуемый результат.

Генеративный ИИ, по её оценке, под это определение не подпадает: он не способен каждый раз выдавать один и тот же результат.

«Критерий доверенности в применении к генеративному искусственному интеллекту для меня является загадкой», — заявила она.

Главная проблема, считает Касперская, — масштаб моделей. Огромное количество параметров и данных делает полноценную проверку такой системы практически недостижимой. Можно протестировать отдельные ответы и сценарии, но это ещё не доказывает надёжность всей модели.

«Вы можете сделать какие-то выборочные проверки, частичные. Они будут выборочными и частичными, они ничего не докажут», — подчеркнула Касперская.

Получается неудобный вопрос для бизнеса и государства: как доверять системе, поведение которой нельзя исчерпывающе проверить? По словам председателя правления АРПП «Отечественный софт», задача создания доверенного ИИ поставлена, но готового способа её решения она пока не видит.

Одними разговорами, считает Касперская, проблему не закрыть. Нужна совместная работа специалистов по ИИ и информационной безопасности, методистов и разработчиков стандартов.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru