Половина эксплойтов в даркнете нацелена на уязвимости 0-day и N-day

Половина эксплойтов в даркнете нацелена на уязвимости 0-day и N-day

Половина эксплойтов в даркнете нацелена на уязвимости 0-day и N-day

В период с января 2023 года по сентябрь 2024-го эксперты «Лаборатории Касперского» обнаружили в даркнете и теневых телеграм-каналах 547 объявлений о купле и продаже эксплойтов. Как оказалось, 51% из них нацелен на уязвимости нулевого и первого дня.

Последние фигурируют в иноязычных публикация как one-day и N-day, так как при наличии патча на его применение на местах обычно уходит более одного дня.

Наибольшим спросом пользуются эксплойты к уязвимостям RCE и LPE (локального повышения привилегий). За первые в среднем просят $100 тыс., за вторые — $60 тысяч.

 

«Пики активности на рынке эксплойтов непредсказуемы, и их сложно привязать к конкретным событиям, — отметила Анна Павловская, старший аналитик в команде Kaspersky Digital Footprint Intelligence. — Интересно, что в мае в даркнете был продан один из самых дорогих эксплойтов за анализируемый период, предположительно для уязвимости нулевого дня в Microsoft Outlook; цена составила почти два миллиона долларов США».

Дорогие покупки такого рода могут себе позволить только злоумышленники, не стесненные в ресурсах — такие как APT-группы, занимающиеся шпионажем в пользу какого-либо государства. В будущем году, по прогнозам Kaspersky, такие ОПГ расширят использование ИИ-технологий для автоматизации сбора информации о целях, создания вредоносных скриптов и управления резидентными зловредами.

Российский ИИ силён в науке, но застревает на пути к рынку

Россия стала третьей среди стран БРИКС и 20-й в мире по числу научных работ, представленных на десяти ведущих международных конференциях по машинному обучению и искусственному интеллекту. Результаты исследования опубликовал Наукометрический центр НИУ ВШЭ.

В 2020-2025 годах, по данным «Известий», российские организации представили 560 исследований, которые получили более 12,3 тыс. цитирований.

Средний показатель международной цитируемости составил 3,59 — выше, чем у Индии с её 3,10, несмотря на значительно меньший объём публикаций. Работ меньше, зато читают их заметно внимательнее.

Сильнее всего российская научная школа выглядит в математике машинного обучения, оптимизации и анализе формальных понятий. Заметные результаты также есть в компьютерном зрении и речевых технологиях.

Более 40% отечественных публикаций подготовлены при участии бизнеса. Среди компаний лидирует «Яндекс», среди университетов — НИУ ВШЭ и Сколтех, среди некоммерческих организаций — AIRI.

Но между хорошей статьёй и работающим продуктом всё ещё лежит довольно широкий технологический овраг. Развитию мешают дефицит вычислительных мощностей, ограниченный доступ к качественным данным и слабый перенос исследований в коммерческие решения. Отставание особенно заметно в обработке естественного языка, ИИ-агентах и инфраструктурных технологиях.

В Минцифры заявили, что намерены стимулировать спрос на отечественные ИИ-решения, развивать вычислительную инфраструктуру, совершенствовать регулирование и ускорять внедрение научных разработок.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru