Кросс-платформенная кампания атакует пользователей Android, macOS и Windows

Кросс-платформенная кампания атакует пользователей Android, macOS и Windows

Кросс-платформенная кампания атакует пользователей Android, macOS и Windows

Киберпреступники запустили интересную кампанию, в ходе которой легитимные сервисы вроде GitHub и FileZilla используются для доставки инфостилеров и банковских троянов. Атакуются пользователи Android, macOS и Windows.

Операторы пытаются установить в системы жертв вредоносы Atomic (он же AMOS), Vidar, Lumma (он же LummaC2) и Octo. Последние маскируются под легитимный софт 1Password, Bartender 5 и Pixelmator Pro.

«Участие сразу несколько вариантов вредоносных программ под разные системы говорит о кросс-платформенном подходе кампании. В то же время операторы используют одну C2-инфраструктуру для централизованной отправки команд», — гласит отчёт Insikt Group.

Специалисты назвали эту кибероперацию «GitCaught». По их словам, она не только демонстрирует возможность использования легитимных веб-сервисов в киберпреступных целях, но и показывает, как повысить эффективность атак с помощью нескольких вариантов вредоносов для разных ОС: Android, macOS и Windows.

В ходе кампании злоумышленники создают на GitHub фейковые профили или репозитории, в которых хранятся поддельные версии популярного софта. После этого ссылки на вредоносные файлы размещаются на ряде веб-сайтов, продвигаемых в поисковой выдаче с помощью вредоносных SEO-техник.

Конечная цель — вытащить конфиденциальные данные с устройств жертв.

 

Как утверждают исследователи, за операцией стоят русскоговорящие киберпреступники, предположительно из стран СНГ. Они же используют серверы FileZilla для доставки и управления вредоносами.

Подпишитесь на новости

Энтузиасты обошли ограничения GeForce и удвоили скорость

Часть возможностей GeForce оказалась доступна после программной разблокировки. Авторы GPU Unlock и его версии для архитектуры Ada показали, как увеличить скорость отдельных матричных вычислений на потребительских видеокартах Nvidia. На RTX 4090 в синтетических тестах результат вырос примерно вдвое.

Разработчики опубликовали код и замеры в репозиториях GPU Unlock и GPU Unlock Ada.

Инструмент запускается до штатного драйвера Nvidia и меняет настройки, ограничивающие скорость определённых тензорных операций. Основная мишень — вычисления FP16 и BF16 с накоплением результата в FP32, которые используются в задачах машинного обучения.

В независимом тесте RTX 4090 при одинаковом лимите мощности скорость таких инструкций действительно удвоилась. А вот в вычислениях через библиотеку cuBLAS прибавка оказалась скромнее: около 12-34% для FP16 и 16-20% для BF16 в отдельных конфигурациях. Один из вариантов нагрузки вообще не ускорился.

Разблокировка не добавляет видеопамять и не увеличивает её пропускную способность. Поэтому задачи, упирающиеся в память, могут почти ничего не выиграть. Поддержка зависит от модели карты, а основной вариант инструмента рассчитан на Linux.

Для любителей локального ИИ эти эксперименты могут быть полезны.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru