Антиплагиат научился выявлять текст, сгенерированный нейросетями

Антиплагиат научился выявлять текст, сгенерированный нейросетями

Антиплагиат научился выявлять текст, сгенерированный нейросетями

Разработчики системы «Антиплагиат» сообщили о достижении 98% точности в определении текстов, созданных с помощью искусственного интеллекта. Это на 35% выше по сравнению с предыдущими версиями. Алгоритм был обучен и протестирован на материалах, сгенерированных нейросетями deepseekV3 и GPT-4o.

Новая модель ориентирована на анализ академических и научных текстов. В процессе обучения использовалась коллекция работ, собранная за 20 лет взаимодействия с российскими вузами.

Это позволило повысить точность в выявлении ИИ-сгенерированного контента в курсовых, дипломных и научных работах.

Согласно исследованию проекта «Я – профессионал», 85% российских студентов регулярно используют нейросети, в основном — для поиска информации. При этом 43% используют ИИ для подготовки рефератов, эссе и других письменных работ, а около четверти — для создания презентаций.

Применение генеративного ИИ вызывает обеспокоенность и в научной среде, в частности из-за проблем с достоверностью, вызванных так называемыми галлюцинациями ИИ.

На фоне этого большинство российских университетов используют системы проверки уникальности текста. В частности, по данным разработчиков, 92% участников государственной программы «Приоритет 2030» применяют «Антиплагиат» в своей работе.

Исполнительный директор компании «Антиплагиат» Евгений Лукьянчиков отметил, что обновление направлено на повышение качества академического письма и соблюдение норм научной этики.

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

Зараженные RapperBot устройства почти сразу подключаются к DDoS-атакам

Ведущий эксперт BitSight Technologies представил результаты тестирования образца DDoS-зловреда RapperBot, обнаруженного на видеорегистраторе (NVR), который использует его домашняя система безопасности.

Подвергнутый анализу семпл оказался больше похож на Mirai, чем версии RapperBot, разобранные три года назад в Fortinet. Он нацелен в основном на NVR и DVR и распространяется через эксплойты.

В данном случае для заражения использовалась уязвимость нулевого дня, классифицируемая как path traversal (выход за пределы рабочего каталога). Полученный с ее помощью учетные данные админа обеспечили загрузку поддельного обновления прошивки на порту 34567/TCP.

Этот фейк подключает удаленный NFS-ресурс и запускает пейлоад — непосредственно в памяти, чтобы скрыть вредоносную активность. Подобный трюк применяется, видимо, из-за скудости инструментария встраиваемых устройств: многие IoT не имеют wget, curl, ftp, но зато поддерживают монтирование NFS.

Вместо вшитых IP командного сервера новейшие версии RapperBot используют зашифрованные записи DNS TXT. Вредонос произвольным образом генерирует три составных части полного доменного имени (поддомен, основной домен, TLD) и пытается по приданному адресу DNS получить TXT-запись со списком C2.

Ее расшифровка тоже осуществляется в памяти зараженного устройства. После установки соединения с центром управления (чаще всего на порту 4444) зловред получает команды на поиск других уязвимых устройств и проведение DDoS-атак.

Сканирование IP-адресов осуществляется в основном на порту 23. Создаваемый поток мусорных пакетов представляет собой UDP-флуд, с этой целью используется порт 80.

Примечательно, что новобранцы в составе ботнета немедленно пускаются в ход: после перезагрузки устройства вредонос исчезает, и заражение приходится повторять. Исследователи также обратили внимание на высокую ротацию IP-адресов сканера, репозиториев вредоносного кода и C2-серверов (выявлено более 60).

 

В прошлом месяце правоохране США при поддержке крупных ИТ- и ИБ-компаний удалось установить контроль над ботнетом, позволяющим проводить атаки до 6 Тбит/с (текущий рекорд DDoS по мощности — 11 Тбит/с). На Аляске выдвинуты обвинения против предполагаемого администратора DDoS-сервиса на основе RapperBot, собравшего десятки тысяч жертв в 80 странах.

В результате в BitSight заметили, что зараженные устройства безуспешно пытаются вернуть C2-связь, однако передышка может оказаться кратковременной: ботнет вновь оживет, если злоумышленники сменят ключевые адреса.

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