Вредоносный майнер заразил сотни тысяч компьютеров в России и Украине

Вредоносный майнер заразил сотни тысяч компьютеров в России и Украине

Вредоносный майнер заразил сотни тысяч компьютеров в России и Украине

Приблизительно 500 тысяч компьютеров в России, Украине, Белоруссии и Казахстане стали жертвой ботнета Stantinko, который дополнительно устанавливал в систему модуль для майнинга цифровой валюты Monero.

Вредоносный криптомайнер, получивший имя CoinMiner.Stantinko обнаружили специалисты антивирусной компании ESET. Этот модуль является очередным способом заработка для операторов ботнета, убеждены эксперты.

Отличительной особенностью криптомайнера являются механизмы, защищающие вредонос от обнаружения. В частности, киберпреступники используют уникальный модуль для каждой отдельной жертвы.

Злоумышленники также продумали способ связи майнера с пулом — это происходит не напрямую, а через прокси, IP-адреса которых зловред получает из описаний видео, опубликованных на YouTube.

Более того, CoinMiner.Stantinko может сканировать запущенные в системе жертвы процессы, чтобы вычислить среди них антивирусную программу.

Модуль майнера пытается работать как можно незаметнее. Например, чтобы не вызвать подозрений у пользователя, CoinMiner.Stantinko прекращаемо свою активность, если устройство работает от батареи.

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

Автор роликов на YouTube борется с ИИ-плагиатом, подсовывая ботам мусор

На YouTube плодятся видеоматериалы, созданные на основе краденого контента с помощью ИИ. Автоматизированный плагиат позволяет мошенникам быстро получать доход с минимальными усилиями, а жертвы сплотились и пытаются дать отпор.

Автор видеоконтента F4mi борется с ИИ-ботами, ворующими расшифровки, вставляя в них большое количество скрытых мусорных данных, Подобное дополнение не мешает пользователям читать тексты, но способно обесценить творение умного помощника, обрабатывающего добычу скрейперов.

Разработанный F4mi метод полагается на использование формата ASS, созданного десятки лет назад для субтитров. Мусор вносится в расшифровки в пропорции 2:1, при этом используются фрагменты из открытых источников либо сгенерированные ИИ выдумки.

Возможности ASS позволяют задать нулевые значения размера и прозрачности вставок, то есть сделать их невидимыми. В результате обработки таких файлов ИИ-пособник мошенников выдает тексты, непригодные для использования.

Автор идеи признает, что более мощные инструменты вроде ChatGPT o1 смогут отфильтровать мусор и правильно воспроизвести оригинал. В этом случае придется еще помудрить над ASS-файлами, чтобы затруднить задачу и таким помощникам.

Поддержки ASS на YouTube не предусмотрено, там отдают предпочтение YTT, но можно использовать конвертер. В мобильной версии YouTube содержимое таких файлов будет отображаться некорректно — в виде черного окна поверх видео.

Изобретательному автору удалось обойти и это препятствие. Был написан Python-скрипт, который прячет мусорные вставки как черный текст на черном фоне. Единственная проблема, которая пока не решена, — это креш, возникающий на слишком тяжелых файлах.

К сожалению, придуманный F4mi трюк не помеха для таких инструментов, как Whisper разработки OpenAI, который сам делает расшифровку аудиозаписей, притом, по отзывам, вполне сносно.

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