Armored Likho научила ИИ писать инструменты для кибератак на Россию

Armored Likho научила ИИ писать инструменты для кибератак на Россию

Armored Likho научила ИИ писать инструменты для кибератак на Россию

Кибергруппировка Armored Likho расширила арсенал новым трояном BusySnake RAT, способным атаковать компьютеры под управлением Windows, Linux и macOS. Заодно злоумышленники нашли большую языковую модель и притащили её внутрь атаки для разработки дополнительных вредоносных компонентов.

Эксперты «Лаборатории Касперского» обнаружили три версии BusySnake RAT. Первая написана на Python и связывается с командным сервером через инфраструктуру телеграм-ботов.

В следующей версии группировка перешла на GitLab, а самый свежий вариант полностью переписала на Go. BusySnake RAT позволяет управлять заражёнными системами на разных платформах.

Кроме собственной разработки, Armored Likho начала применять троян с открытым исходным кодом Kharon RAT. С его помощью атакующие получают удалённый доступ к устройствам и выгружают нужные файлы.

 

Изменилась и инфраструктура распространения инструментов. Вместо общедоступных репозиториев злоумышленники переключились на закрытые проекты в GitHub и GitLab. Такой подход затрудняет исследование сетевого взаимодействия и помогает дольше прятать используемые компоненты.

Отдельный апгрейд получила работа с искусственным интеллектом. Раньше Armored Likho применяла ИИ преимущественно на этапе первоначального проникновения. Теперь анализ кода указывает, что большие языковые модели помогают создавать утилиты для закрепления и дальнейшего развития атаки.

Подробности новой кампании опубликованы в отчёте на Securelist. Защитные решения «Лаборатории Касперского», по данным компании, обнаруживают и блокируют связанную с группировкой активность.

Rubytech запустила российскую LLM на китайских GPU без NVIDIA

Группа Rubytech протестировала российскую языковую модель Cotype 3 от MWS AI на китайских графических ускорителях. Испытания проводились на программно-аппаратном комплексе «Машина искусственного интеллекта» Скала^р. Результат: модель работала стабильно, а производительность в популярных сценариях инференса оказалась сопоставима с конфигурациями на NVIDIA H100.

В тестовой системе использовались восемь китайских GPU. При обработке контекста объёмом 27 тыс. токенов среднее время генерации первого токена составило около 8 секунд, а межтокенная задержка — от 111 мс. По оценке Rubytech, этого достаточно для корпоративных ИИ-сервисов.

Но железо само себя не настроит. Инженеры адаптировали драйверы, программное окружение и средства оркестрации. В отдельных сценариях оптимизация позволила ускорить работу в 2-2,2 раза по сравнению со штатной средой китайских GPU. Контейнерная архитектура должна упростить развёртывание моделей и переход от тестов к промышленной эксплуатации.

Главный вывод испытаний — корпоративную ИИ-инфраструктуру можно строить без обязательной привязки к ускорителям NVIDIA. Особенно это актуально для госсектора, компаний с государственным участием и организаций КИИ, которым нужны локальное размещение моделей, контролируемая инфраструктура и возможность масштабироваться без лотереи с поставками H100.

Rubytech также заявляет, что китайские GPU в отдельных сценариях способны снизить совокупную стоимость владения. Правда, революцию пока придержали: речь идёт не о полном отказе от NVIDIA, а о появлении ещё одного рабочего варианта.

Дальше компания планирует испытать новое поколение китайских ускорителей и расширить список российских моделей и корпоративных ИИ-сервисов.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru