XMASKNEWS
Aktualizacja:
The Hacker NewsEN→PLAI

Google ostrzega: ataki LLMjacking mogą kosztować firmy nawet milion dolarów w opłatach za chmurę

Google ostrzega przed nową techniką zwaną LLMjacking. Atakujący przejmują dostęp do modeli LLM, aby generować ogromne koszty obliczeniowe i korzystać z usług AI na koszt ofiary.

Napastnicy stosują zaawansowane techniki, takie jak tworzenie krótkotrwałych kont serwisowych w celu omijania limitów (strategia burn and rotate) oraz manipulowanie konfiguracją narzędzi CLI, aby przekierowywać zapytania przez własną infrastrukturę.

Źródło: The Hacker News
Przeczytaj oryginał (EN) ↗

Omówienie przygotowane automatycznie (AI) na podstawie artykułu The Hacker News. Nie jest tłumaczeniem – szczegóły i pełny kontekst znajdziesz w oryginale.

Czytaj też

Dark ReadingEN→PL

Afiliat grupy 3AM wykorzystuje mechanizmy przypominające pętle AI w ataku na europejską szkołę

Istnieją dowody na to, że model mógł generować i modyfikować polecenia podczas włamania przeprowadzonego przez grupę ransomware.

Czego się uczymy
  • Monitoruj nietypowe sekwencje poleceń w systemach, które mogą sugerować próby automatycznego generowania instrukcji przez modele językowe.
  • Zwracaj uwagę na anomalie w aktywności terminali, które mogą wskazywać na procesy samokorygujące się w czasie rzeczywistym.
AI
Securelist (Kaspersky)EN→PL

MLEP w KICS for Networks 5.0: jak uczenie maszynowe pomaga śledzić zachowanie urządzeń OT

Wyjaśniamy, jak technologia Machine Learning Event Processor (MLEP) w Kaspersky Industrial CyberSecurity for Networks wspiera inwentaryzację zasobów i wykrywanie anomalii w sieciach przemysłowych.

Czego się uczymy
  • Wykorzystanie neurosemantycznych sieci neuronowych (NSN) pozwala na dynamiczne uczenie się nowych wzorców komunikacji bez konieczności pełnego zapisu ruchu sieciowego.
  • Agregacja ruchu w krótkie interwały czasowe (np. 15-sekundowe fragmenty) umożliwia budowanie profili behawioralnych przy znacznym ograniczeniu zapotrzebowania na zasoby obliczeniowe.
AI