Шифровальщик Mallox за 3 года мутировал в RaaS-угрозу, родил 700 образцов

Шифровальщик Mallox за 3 года мутировал в RaaS-угрозу, родил 700 образцов

Шифровальщик Mallox за 3 года мутировал в RaaS-угрозу, родил 700 образцов

Специалисты Kaspersky изучили путь программы-вымогателя Mallox, который за несколько лет смог эволюционировать в RaaS-угрозу. А начинал шифровальщик в качестве обычного вредоноса для целевых кибератак.

Как отметили в «Лаборатории Касперского», 2023 год отметился резким скачком киберопераций, в которых фигурировал Mallox. В самый разгар активности операторов вымогателя исследователи насчитали более 700 образцов зловреда.

Mallox впервые зафиксировали в 2021 году. Тогда шифровальщик использовался исключительно в таргетированных киберкампаниях и представлял серьёзную угрозу для организаций (в том числе из России).

Авторы Mallox адаптировали своё детище под каждую жертву, чтобы свести к минимуму возможность детектирования. В начале прошлого года операторы запустили партнёрскую программу, привлекая других киберпреступников для распространения вредоносной программы.

Например, тем злоумышленникам, которые уже получили доступ к большому числу организаций или к крупным сетям, авторы Mallox предлагали 80% прибыли. Менее приоритетным партнёрам готовы были отдать 70%.

В отчёте Kaspersky утверждается, что злоумышленники используют для заражения уязвимости в серверах MS SQL и PostgreSQL. Схемы шифрования постоянно совершенствуются, чтобы выжать максимум из атак.

Перед самим шифрованием Mallox проверяет языковые настройки операционной системы и завершает работу, если обнаруживается язык одной из нескольких стран СНГ.

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

Google представил VaultGemma — LLM с дифференциальной приватностью

В семействе больших языковых моделей (БЯМ, LLM) с открытым кодом, разработанных в Google, прибавление. Новинка VaultGemma не запоминает конфиденциальные данные при обучении, что предотвращает их слив пользователям.

ИИ-модель, построенная на базе Gemma 2 и работающая по 1 млрд параметров, прошла предварительный тренинг с применением метода дифференциальной приватности (differential privacy) — он добавляет в процесс обучения эталонный шум для ограничения возможности запоминания.

К сожалению, такой подход снижает не только риск утечки конфиденциальных данных, но также точность и быстродействие LLM. Чтобы найти оптимальный баланс между приватностью, практичностью и затратами на вычисления, в Google провели специальное исследование.

Бенчмаркинг показал, что по производительности VaultGemma сравнима с моделями той же величины, но без гарантий конфиденциальности.

 

Подробная информация о новом opensource-проекте, способном ускорить создание приватных и безопасных ИИ-систем для медучреждений, финансовых институтов и госсектора, выложена на Hugging Face и Kaggle.

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