במרחב הווירטואלי הופיע כלי זדוני חדש בשם Hexon Stealer, המהווה איום רציני הן לארגונים והן למשתמשים הרגילים. גנב מידע זה גונב נתונים רגישים כגון אסימוני Discord, סיסמאות, קובצי Cookie של דפדפן וארנקי מטבעות קריפטוגרפיים, ומעניק לתוקפים שליטה מלאה על מכשירים נגועים.
Hexon Stealer פותח על בסיס Electron Framework ומופץ באמצעות ערוצי טלגרם. חוקרי Cyfirma ציינו שהתוכנה הזדונית מאפשרת לתוקפים לא רק לגנוב נתונים, אלא גם לבצע פקודות מרחוק, כולל לכידת מסך, שליטה במקלדת ובעכבר, שליחת הודעות מזויפות ואפילו לנהל משא ומתן על כופר מבלי להשתמש בערוצי תקשורת של צד שלישי.
באוגוסט, המפתחים של Hexon Stealer החלו לקדם באופן פעיל את יצירתם באמצעות Telegram, אך מאוחר יותר מיתגו אותה מחדש כ- Hexon Grabber. מומחים קבעו כי Hexon Stealer היא גרסה מחודשת של Stealit Stealer שנפרץ בעבר, שקוד המקור שלו פורסם ברשות הציבור לאחר מבצע מוצלח של קבוצת חוקרים.
Hexon Stealer משתמש במגוון טכניקות התגנבות, כולל ערפול של קוד JavaScript ויצירת קבצים מאוחסנים לארכיון לחילוף נתונים קל יותר. המפתחים שלה הטמיעו הגנה מפני ניתוח באמצעות ערפולים מתוחכמים, מה שמקשה על איתור וחקירה של תוכנות זדוניות.
בנוסף לגניבת נתונים, Hexon Stealer נותן לתוקפים גישה לפונקציות מערכת כמו השבתה, אתחול מחדש ונעילה של המכשיר. הכלי משמש גם כדי להתפשר על חשבונות משחקים ולתפעל נכסי מטבעות קריפטוגרפיים, כולל ארנקי Exodus.
צוות בינלאומי של חוקרים קבע שמפתחים מטורקיה עומדים כנראה מאחורי ה-Hexon Stealer. מסקנה זו מבוססת על ניתוח קוד מקור וזיהוי הערות טורקיות במבני ה-HTML של האתר הקשור לתוכנות זדוניות.
Hexon Stealer מופץ באמצעות פלטפורמות מיוחדות כמו Telegram ו-Signal, שם הוא זמין במנוי. המפתחים מציעים תוכניות שבועיות, חודשיות ושנתיות, המספקות ממשק נוח לניהול מידע גנוב.
העלייה בפופולריות של גנבי נתונים כמו Hexon Stealer מדגישה את הצורך לחזק את אבטחת הסייבר. מומחים ממליצים לארגונים להטמיע אבטחה רב-שכבתית, לעדכן מערכות, לבצע ביקורות שוטפות ולהכשיר עובדים למזער סיכונים.
לכל יצור חי מרגע הלידה יש יכולת לפעול. בעלי חיים רבים מפגינים התנהגות מורכבת מיד לאחר הלידה: עכבישים מסתובבים קורים, לווייתנים מתחילים לשחות. התנהגות זו קשורה למוח, המכיל טריליוני קשרים עצביים הדרושים לשליטה בתהליכים מורכבים.
עם זאת, הגנום יכול להכיל רק חלק קטן מהמידע הזה, מה שהדהים מדענים זה מכבר. חוקרים במעבדת Cold Spring Harbor הציעו פתרון לתעלומה זו באמצעות טכניקות בינה מלאכותית.
מדענים הציעו כי קיבולת גנום מוגבלת עשויה לא להיות חיסרון, אלא יתרון. תכונה זו עשויה לאלץ את הגוף להסתגל וללמוד במהירות, ולספק התפתחות אינטלקטואלית. גישה זו היוותה את הבסיס לאלגוריתם חדש של "צוואר בקבוק גנומי".
בניגוד לתהליכים אבולוציוניים, שבהם דורות מתפתחים במשך עשרות שנים, בבינה מלאכותית נוצרים מודלים חדשים באופן מיידי. חוקרים פיתחו אלגוריתם שדוחס נתונים בדומה לגנום, אוסף את המידע הדרוש ליצירת מעגלים מוחיים פונקציונליים. התוצאות נבדקו ברשתות בינה מלאכותית.
המחקר פורסם בכתב העת הליכים של האקדמיה הלאומית למדעים . האלגוריתם החדש הוכח כיעיל ביותר בפתרון בעיות זיהוי תמונות והדגמת יכולות במשחקי וידאו כגון Space Invaders ללא הכשרה מוקדמת.
למרות ההצלחה, החוקרים מציינים שהאלגוריתם עדיין לא יכול להתחרות באופן מלא ביכולות הטבעיות של המוח. הארכיטקטורה של קליפת המוח האנושית יכולה להכיל כ-280 טרה-בייט של מידע, בעוד שלגנום יש רק שעה של נתונים, מה שמרמז על דחיסה של פי 400,000.
הגישה החדשה פותחת יישומים פוטנציאליים בטכנולוגיה, כולל היכולת להפעיל מודלים של שפות גדולות במכשירים מוגבלי משאבים כמו סמארטפונים. זה יכול להאיץ את הבינה המלאכותית ולהפוך אותה לרזה ויעילה יותר.
