VirusTotal Collections упростит экспертам обмен индикаторами компрометации

VirusTotal Collections упростит экспертам обмен индикаторами компрометации

VirusTotal Collections упростит экспертам обмен индикаторами компрометации

Онлайн-сервис для сканирования подозрительных файлов VirusTotal сегодня сообщил о запуске новой инициативы — Collections. С её помощью исследователи в области кибербезопасности смогут создавать и делиться отчётами об инцидентах с конкретными индикаторами компрометации (IoC).

Как известно, IoC представляют собой небольшой набор данных, которые удаётся собрать в ходе расследования кибератак. В дальнейшем подобные индикаторы помогают специалистам и компаниям детектировать атаки на ранних стадиях.

Задача VirusTotal Collections — упростить исследователям хранение, обновление и обмен IoC. Согласно опубликованной в блоге информации, VirusTotal Collections предоставит зарегистрированным пользователям наиболее актуальные сведения, касающиеся индикаторов компрометации.

Хеши файлов, IP-адреса, URL, домены — все эти данные эксперты смогут рассортировать по IoC-группам. Более того, все индикаторы будут оснащены информацией от VirusTotal: процентом детектирования, временными метками артефактов и размерами файлов.

Ниже можно ознакомиться с примерами коллекции индикаторов компрометации, характерных для программы-вымогателя GandCrab:

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