Кросс-платформенный бэкдор PupyRAT атакует энергетический сектор Европы

Кросс-платформенный бэкдор PupyRAT атакует энергетический сектор Европы

Кросс-платформенный бэкдор PupyRAT атакует энергетический сектор Европы

Киберпреступники атакуют ключевые организации энергетического сектора Европы. В ходе кампаний используется бэкдор, который принято связывать с иранскими правительственными кибергруппировками.

О серьёзных атаках сообщили эксперты из Recorded Future: опасная вредоносная программа, ранее используемая иранскими хакерами, атакует европейский энергетический сектор.

Речь идёт о PupyRAT, кросс-платформенном RAT-трояне, который способен устанавливаться в системы Windows, Linux, macOS и Android. Основная часть кода PupyRAT написана на Python, после установки он открывает атакующему полный доступ к системе жертвы.

Неудивительно, что некие киберпреступники используют именно этот бэкдор, ведь его исходный код доступен любому на GitHub. В прошлом PupyRAT использовали две группировки: APT33 (также известна под именами Elfin, Magic Hound и HOLMIUM) и APT34 (OilRIG). Эти группы тоже атаковали энергетический сектор.

Команда Recorded Future обнаружила вредоносный трафик между установленным в системах организаций PupyRAT и командным сервером (C&C). Этот обмен данными, в который был вовлечён почтовый сервер одной европейской организации энергетического сектора, проходил с ноября 2019 года по 5 января 2020-го.

Исследователям не удалось связать эти атаки с иранскими хакерами — для этого не нашлось нужного количества доказательств.

Anti-Malware Яндекс ДзенПодписывайтесь на канал "Anti-Malware" в Telegram, чтобы первыми узнавать о новостях и наших эксклюзивных материалах по информационной безопасности.

Новая ИИ-модель копирует собеседника путем проведения опроса

Исследователи из трех американских университетов и команды Google DeepMind создали модель генеративного ИИ, способную после двухчасового аудиоинтервью сымитировать личность и поведение собеседника с точностью до 85%.

В контрольную выборку вошли 1052 добровольца разного возраста, пола, образования, достатка, национальности, вероисповедания и политических взглядов. Для всех были созданы индивидуальные программы-агенты одинаковой архитектуры.

Разработанный сценарий бесед включал обычные для социологических исследований вопросы, тесты «Большая пятерка» для построения модели личности, пять экономических игр («Диктатор», «Общественное благо» и проч.) и поведенческую анкету, составленную в ходе недавних экспериментов с большими языковыми моделями (БЯМ, LLM).

Ответы испытуемых сохранялись в памяти для использования в качестве контекста. Спустя две недели добровольцам предложили пройти тот же опрос, и LLM смогла предугадать их реплики с точностью до 85%.

 

По мнению авторов исследования, их метод создания цифровых двойников — хорошее подспорье в изучении индивидуального и коллективного поведения. Полученные результаты также можно использовать в социологии и для выработки политических решений.

К сожалению, совершенствование ИИ-технологий — палка о двух концах. Попав в руки злоумышленников, подобный инструмент позволит создавать еще более убедительные дипфейки, чтобы вводить в заблуждение интернет-пользователей с корыстной либо иной неблаговидной целью.

Anti-Malware Яндекс ДзенПодписывайтесь на канал "Anti-Malware" в Telegram, чтобы первыми узнавать о новостях и наших эксклюзивных материалах по информационной безопасности.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru