Вымогатели шантажируют художников угрозой обучить ИИ на их работах

Вымогатели шантажируют художников угрозой обучить ИИ на их работах

Вымогатели шантажируют художников угрозой обучить ИИ на их работах

Хакеры нашли новый способ давить на больное место — угрозу для художников использовать их работы в обучении нейросетей. 30 августа площадка Artists&Clients, где авторы находят заказчиков и выполняют индивидуальные проекты, подверглась атаке.

Сайт до сих пор не работает. По данным исследователей, за нападением стоит группировка LunaLock, известная по кампаниям с программами-вымогателями.

Злоумышленники заявили, что зашифровали все файлы и требуют $50 тыс. в Bitcoin или Monero. В противном случае, по их словам, украденные материалы будут добавлены в датасеты для обучения ИИ.

 

Для художников это звучит как худший сценарий: стили, над которыми они работали годами, могут оказаться в открытом доступе и быть скопированы машинами.

Artists&Clients пока никак публично не отреагировал на инцидент, поэтому неизвестно, планирует ли компания платить выкуп.

Теоретически, если у сервиса есть актуальные бэкапы, восстановление может пройти относительно быстро. Но угроза «слить» уникальные работы в базы для обучения ИИ повисла над сообществом как дополнительный удар — и по бизнесу, и по репутации.

AM LiveКак эффективно защититься от шифровальщиков? Расскажем на AM Live - переходите по ссылке, чтобы узнать подробности

Мультиагентная система взяла на себя треть задач SOC в Yandex Cloud

Yandex Cloud сообщила, что автоматизировала значительную часть рутинных задач в своём центре мониторинга безопасности (SOC), внедрив мультиагентную систему на базе ИИ. По данным компании, около 39% операций, которые раньше занимали существенную долю рабочего времени аналитиков, теперь выполняют ИИ-помощники. Речь идёт о разборе алертов, первичном анализе инцидентов и поиске данных во внутренних базах.

Внутри SOC несколько ИИ-агентов работают параллельно: один сортирует входящие уведомления, другой перепроверяет данные и выявляет ошибки.

Такой подход позволяет снизить риск некорректных выводов и ускорить фильтрацию ложных срабатываний. По оценкам компании, время на обработку некорректных оповещений сократилось на 86%.

За два года Yandex Cloud прошла путь от экспериментов с ИИ в SOC до полноценной промышленной эксплуатации. Значимую роль сыграли RAG-технологии, которые позволяют моделям работать с актуальными документами и накопленной базой инцидентов. Мультиагентный подход, в свою очередь, сделал возможным разделить задачи между специализированными помощниками, способными учитывать контекст крупных корпоративных инфраструктур.

По словам Евгения Сидорова, директора по информационной безопасности Yandex Cloud, система помогает ускорять обнаружение угроз и автоматизировать обработку данных киберразведки. Он отмечает, что современные SOC-команды всё чаще работают на стыке ИБ и инструментов ИИ.

Мультиагентная система используется не только внутри компании, но и доступна клиентам облачной платформы — в частности, в сервисах Detection and Response и Security Deck. Их уже применяют организации из разных отраслей, включая финтех, здравоохранение и страхование, для автоматизации части процессов мониторинга.

ИИ-помощник, встроенный в сервисы, может разбирать инциденты пошагово, анализировать индикаторы компрометации и артефакты в контексте облачной инфраструктуры, а также предлагать варианты реагирования. Он также собирает дополнительные данные, например по IP-адресам, и формирует рекомендации по предотвращению дальнейших угроз.

AM LiveКак эффективно защититься от шифровальщиков? Расскажем на AM Live - переходите по ссылке, чтобы узнать подробности

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru