Новая версия Android-трояна Mandrake два года лежала в Google Play

Новая версия Android-трояна Mandrake два года лежала в Google Play

Новая версия Android-трояна Mandrake два года лежала в Google Play

На просторах официального магазина Google Play нашли новую версию Android-трояна Mandrake. Как сообщили в «Лаборатории Касперского», вредонос под видом разных приложений распространялся с 2022 по 2024 год.

Программы, выступающие прикрытием для Mandrake, были доступны во многих странах. В общей сложности их загрузили на устройства как минимум 32 тысячи раз.

Если трояну Mandrake удавалось пробраться на устройство жертвы, он старался извлечь и передать операторам учётные данные. Помимо этого, зловред мог в режиме реального времени транслировать киберпреступникам активность на дисплее заражённого девайса.

Таким образом, у злоумышленников была возможность нажимать на кнопки вместо пользователя и выполнять другие действия. Если этого было мало, Mandrake мог загрузить другие вредоносные приложения.

В качестве софта-приманки в этой кампании использовались приложения для отслеживания курса криптовалют, различные мобильные игры, посвящённый теме космоса сервис и файлообменник. Именно последний, кстати, набрал больше всего скачиваний — 30 тысяч.

Очередное напоминание: старайтесь всегда читать отзывы, потому что зачастую по ним видно, что с софтом что-то не так. Например, в случае с фейковым файлообменником, которым прикрывался Mandrake, люди писали, что либо программа не работает, либо крадёт данные.

Новая версия, по словам Kaspersky, отличается дополнительными методами обфускации, что затрудняет анализ вредоноса. Эти же методы помогли трояну пробраться в Google Play Store.

Интересно, что Mandrake умеет проверять устройство на наличие запущенных песочниц и инструментов отладки. На сегодняшний день защитные средства «Лаборатории Касперского» детектируют Mandrake как HEUR:Trojan-Spy.AndroidOS.Mandrake.

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

Языковые модели тупеют от мусорных данных из интернета

Группа исследователей из Университета Техаса и Университета Пердью предложила необычную идею: большие языковые модели (LLM), вроде ChatGPT, могут «тупить» от некачественных данных примерно так же, как люди — от бесконечных часов в соцсетях.

В отчёте специалисты выдвигают «гипотезу гниения мозга LLM». Суть проста: если продолжать дообучать языковую модель на «мусорных» текстах из интернета, она со временем начнёт деградировать — хуже запоминать, терять логику и способность к рассуждению.

Авторы понимают, что отличить хороший контент от плохого сложно. Поэтому они решили изучить 100 миллионов твитов с HuggingFace и отобрать те, что подходят под определение «junk».

В первую группу попали короткие твиты с большим количеством лайков и репостов — те самые, которые вызывают максимальное вовлечение, но несут минимум смысла. Во вторую — посты с «низкой семантической ценностью»: поверхностные темы, кликбейт, громкие заявления, конспирология и прочие «триггерные» темы.

 

Чтобы проверить качество отбора, результаты GPT-4o сверили с оценками трёх аспирантов — совпадение составило 76%.

Учёные обучили четыре разные языковые модели, комбинируя «мусорные» и «качественные» данные в разных пропорциях. Потом прогнали их через тесты:

  • ARC — на логическое рассуждение,
  • RULER — на память и работу с длинным контекстом,
  • HH-RLHF и AdvBench — на этические нормы,
  • TRAIT — на анализ «личностного стиля».

Результаты оказались любопытными: чем больше в обучающем наборе было «интернет-мусора», тем хуже модель справлялась с задачами на рассуждение и память. Однако влияние на «этичность» и «черты личности» было неоднозначным: например, модель Llama-8B с 50% «мусора» даже показала лучшие результаты по «открытости» и «низкой тревожности».

Исследователи сделали вывод: переизбыток интернет-контента может привести к деградации моделей и призвали разработчиков тщательнее отбирать данные для обучения. Особенно сейчас, когда всё больше онлайн-текста создаётся уже самими ИИ — и это может ускорить эффект так называемого model collapse, когда модели начинают обучаться на собственных ошибках.

Учёные шутят: если так пойдёт и дальше, возможно, придётся вернуться к книгам — хотя бы ради того, чтобы «накормить» модели чем-то действительно качественным.

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