Взлом без клика: раскрыта доставка шпионского софта через рекламу

Взлом без клика: раскрыта доставка шпионского софта через рекламу

Взлом без клика: раскрыта доставка шпионского софта через рекламу

Интернет-реклама умеет больше, чем продавать вам очередную ненужную вещь. Исследователи обнаружили объявления израильской Discover-Tech в сетях госструктур, НАТО и ООН. Компания использовала рекламную инфраструктуру для сбора данных об устройствах и помогала поставщикам шпионского софта проводить атаки без единого клика пользователя.

Схему подробно разобрали специалисты Citizen Lab в исследовании AdFection. Они также с высокой уверенностью установили заражение устройств в сети Al Jazeera шпионской программой Candiru через таргетированную рекламу.

Механика простая: показ объявления передаёт на серверы Discover-Tech IP-адрес и рекламный идентификатор устройства. Если пользователя выбирают для атаки, следующая стадия доставляет вредоносный код. Нажимать на баннер и скачивать якобы важное обновление не требуется.


Исследователи обнаружили рекламные показы на миллионах устройств в десятках стран. Среди сетей госорганов, где встречались объявления, есть и российские.

При этом показ рекламы сам по себе ещё не доказывает заражение. Для госструктур подтверждён риск профилирования, а возможные взломы требуют отдельной проверки.

Подпишитесь на новости

В НГУ создали платформу для проверки качества данных, на которых обучают ИИ

В Новосибирском государственном университете разработали «Каппу» — платформу для управления данными, на которых обучают ИИ. Она должна помочь разобраться, кто подготовил датасет, что в нём меняли и откуда взялась ошибка. Потому что кормить модель мусором, а потом удивляться её ответам — довольно странно.

О разработке и возможности подключения других вузов сообщил сам НГУ. Университетам предлагают бесплатную облачную версию на серверах НГУ либо платную установку в собственной инфраструктуре.

«Каппа» поддерживает разметку и проверку данных, фиксирует версии наборов и авторство изменений. Исправление ошибки сохраняется в новой версии, чтобы при следующем обучении не наступать на те же грабли.

Платформа также позволяет проверять разные модели на подготовленных датасетах. При обучении фиксируются версия данных и параметры, после — результаты тестирования на эталонных наборах. Во время эксплуатации телеметрия помогает отслеживать ошибки и замечать отклонения.

Локальная установка рассчитана в том числе на случаи, когда конфиденциальные данные нельзя выносить за пределы организации.

В репозитории разработчиков среди задач проекта указаны контроль обучения, отслеживание авторства разметки и соблюдения стандартов. Здесь ставка на прослеживаемость: прежде чем требовать от ИИ безупречных ответов, полезно выяснить, чему именно его учили.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru