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Check Point 的《全球威胁指数》报告曝光了基于云的新型加密恶意软件。
2023 年 6 月，全球领先的网络安全解决方案提供商 Check Point 软件技术有限公司（纳斯达克股票代码：CHKP）发布了其 2023 年 5 月《全球威胁指数》报告。研究人员报告了基于 shellcode 的下载程序 GuLoader 的新版本，它是上个月第四大最猖獗的恶意软件。凭借完全加密的有效载荷和反分析技术，新型 GuLoader 能够存储在包括 Google Drive 在内的知名公有云服务中而不被发现。与此同时，Qbot 和 Anubis 在相应的排行榜中位列榜首，教育/研究行业仍是最常被攻击的行业。
被网络犯罪分子广泛用于绕过杀毒检测的 GuLoader 恶意软件 发生了重大变化。最新的迭代采用了一种复杂的技术来替换合法进程中的代码，可使其躲开进程监控安全工具的检查。有效载荷经完全加密，隐蔽地存储在包括 Google Drive 在内的知名公有云服务中。这种加密、原始二进制格式以及与加载程序分离的独特组合使杀毒程序无法发现有效载荷，对全球用户和企业构成重大威胁。
上月，Qbot 和 Anubis 也都在相应排行榜上位居榜首。尽管 Microsoft 通过阻止 Office 文件中的宏运行来减缓恶意软件的传播，但 Qbot 运营组织已迅速调整其散播方式。最近出现了一种滥用 Windows 10 写字板程序中的动态链接库 (DLL) 劫持漏洞感染计算机的新趋势。
Check Point 软件技术公司研究副总裁 Maya Horowitz 表示：“网络犯罪分子越来越多地利用公共工具和服务散播和存储恶意软件。来源的可信度不再能确保完全安全。为此，企业亟需开展有关培训以帮助其用户及早识别可疑活动。我们强烈建议，在确认请求真实无害之前，切勿泄露个人信息或下载附件。此外，必须采用高级安全解决方案，例如 Check Point Horizon XDR/XPR，它可以有效地识别所谓的无害行为实际上是否是恶意行为，从而进一步加强针对复杂威胁的防御。”
Check Point 的指数报告显示，教育/研究行业仍是全球网络犯罪分子的首要攻击目标。该报告还指出，“Web 服务器恶意 URL 目录遍历”漏洞是最常被利用的漏洞，全球 49% 的机构因此遭殃。紧随其后的是“Apache Log4j 远程代码执行”和“HTTP 标头远程代码执行”漏洞，分别影响了全球 45% 和 44% 的机构。
头号恶意软件家族
* 箭头表示与上月相比的排名变化。
Qbot 是上个月最猖獗的恶意软件，全球 6% 的机构受到波及，其次是 Formbook 和 AgentTesla，分别影响了全球 5% 和 3% 的机构。
1、↑ Qbot - Qbot（又名 Qakbot）是一种多用途恶意软件，于 2008 年首次出现，旨在窃取用户凭证、记录击键次数、从浏览器中窃取 cookie、监视用户的银行业务操作，并部署更多恶意软件。Qbot 通常通过垃圾邮件传播，采用多种反 VM、反调试和反沙盒手段来阻碍分析和逃避检测。从 2022 年开始，它成为最猖獗的木马之一。
2、↑ Formbook – Formbook 是针对 Windows 操作系统的信息窃取程序，于 2016 年首次被发现。由于其强大的规避技术和相对较低的价格，它在地下黑客论坛中作为恶意软件即服务 (MaaS) 进行出售。Formbook 可从各种 Web 浏览器中获取凭证、收集截图、监控和记录击键次数，并按照其 C&C 命令下载和执行文件。
3、↓AgentTesla – AgentTesla 是一种用作键盘记录器和信息窃取程序的高级 RAT，能够监控和收集受害者的键盘输入与系统剪贴板、截图并盗取受害者电脑上安装的各种软件（包括 Google Chrome、Mozilla Firefox 和 Microsoft Outlook 电子邮件客户端）的证书。
主要移动恶意软件
上月，Anubis 跃居最猖獗的移动恶意软件榜首，其次是 AhMyth 和 Hiddad。
1、Anubis – Anubis 是一种专为 Android 手机设计的银行木马恶意软件。自最初检测到以来，它已经具有一些额外的功能，包括远程访问木马 (RAT) 功能、键盘记录器、录音功能及各种勒索软件特性。在谷歌商店提供的数百款不同应用中均已检测到该银行木马。
2、AhMyth – AhMyth 是一种远程访问木马 (RAT)，于 2017 年被发现，可通过应用商店和各种网站上的 Android 应用进行传播。当用户安装这些受感染的应用后，该恶意软件便可从设备收集敏感信息，并执行键盘记录、屏幕截图、发送短信和激活摄像头等操作，这些操作通常用于窃取敏感信息。
3、Hiddad - Hiddad 是一种 Android 恶意软件，能够对合法应用进行重新打包，然后将其发布到第三方商店。其主要功能是显示广告，但它也可以访问操作系统内置的关键安全细节。
Check Point《全球威胁影响指数》及其《ThreatCloud 路线图》基于 Check Point ThreatCloud AI（Check Point 安全系统背后的大脑）撰写而成。ThreatCloud AI 提供的实时威胁情报来自于部署在全球网络、端点和移动设备上的数亿个传感器。超过 40 项 AI 和机器学习技术（可识别并拦截新兴威胁）和 Check Point 软件技术公司情报与研究部门 Check Point Research 的独家研究数据进一步丰富了这些情报内容。
如欲查看 5 月份十大恶意软件家族的完整列表，请访问 Check Point 博客。
关于 Check Point Research
Check Point Research 能够为 Check Point Software 客户以及整个情报界提供领先的网络威胁情报。Check Point 研究团队负责收集和分析 ThreatCloud 存储的全球网络攻击数据，以便在防范黑客的同时，确保所有 Check Point 产品都享有最新保护措施。此外，该团队由 100 多名分析师和研究人员组成，能够与其他安全厂商、执法机关及各个计算机安全应急响应组展开合作。
关于 Check Point 软件技术有限公司
Check Point 软件技术有限公司 (www.checkpoint.com.cn) 是一家面向全球政府和企业的领先网络安全解决方案提供商。Check Point Infinity 解决方案组合对恶意软件、勒索软件及其他威胁的捕获率处于业界领先水准，可有效保护企业和公共组织免受第五代网络攻击。Infinity 包含四大核心支柱，可跨企业环境提供卓越安全保护和第五代威胁防护：Check Point Harmony（面向远程用户）；Check Point CloudGuard（自动保护云环境）；Check Point Quantum（有效保护网络边界和数据中心）；Check Point Horizon (以预防为中心的统一安全管理和防御平台) — 所有这一切均通过业界最全面、直观的统一安全管理进行控制。Check Point 为十万多家各种规模的企业提供保护。
ChatGPT让我们见识到了大模型的强大，对于大多人来说，最关心的是——如何利用ChatGPT赚钱，说到赚钱，人们第一反应就是金融，炒股、买彩票，那ChatGpt能预测股价、彩票数字吗？还真有厉害人物做到了！
5月11日，美国顶级公立大学-佛罗里达大学金融学院公布了一项论文研究成果，将ChatGPT融合在投资模型中，可以预测股市的走势，投资回报率达到了惊人的500%，并且超过对冲基金使用的传统股市情绪分析模型，堪称AI界的“巴菲特”！
他们研究的方法是先用ChatGPT深度分析上市公司发布的新闻标题、内容，来确定公司的基本面；接着，对这些内容进行评级，划分不同的等级，再通过复杂的计算公式制成“ChatGPT指数”，同时结合公司的实时股价进行比对，以验证ChatGPT的分析能力。
该研究使用了2021年10月至 2022年12月，CRSP（证券价格研究中心）公开的真实股市数据和新闻进行测试，由ChatGPT 提供的“多空策略”交易建议，在此期间获得了超过500%的收益。
看到这个新闻，小编还是按耐不住激动，想多聊一下CHATGPT的股市模型预测问题：
ChatGPT大模型预测的优势：
采用Transformer架构,以自注意力机制为核心。通过对输入序列中的每个元素进行自注意力计算,它可以捕捉长距离依赖关系,也就是我们说的相互关联度比较高，在时间序列分析任务中表现优异。而且，它通过预训练-微调的训练策略,在大规模无标签数据上进行预训练,同时在具体任务的有标签数据上进行微调。用通俗的话讲就是：先把这些杂乱无章的数据做一个记录，再把这些关联度较高的数据进行微调。这就使得大模型能够充分利用海量数据进行学习、归纳、总结、推算,从而获得强大的表示学习能力。
在股价预测方面能够从多方面捕捉市场信息,提高预测准确性：大模型可以处理大量不同领域的数据,如股票每天交易数据、国家宏观经济数据、公司财务报告、季报、半年报等,同时还可以对新闻报道、社交媒体信息等非结构化数据进行处理。
自主学习的特征：与传统模型相比,它能够很好的捕捉到隐藏在数据中复杂模式和关系，而无需手动设计参数，毕竟人类的经验和知识还是有限的。用软件炒股的人应该都有这方面的经验，根本无法对多个参数进行准确的设定，一般设定也就是自己熟悉的一两个。
多种数据处理：大模型擅长处理包括文本、图像、时间在内的多个要素，这正好满足了估计预测的所需要的各种信息、走势图像、财报数据等。
训练和微调策略：在训练阶段采用通用知识和特征，在微调阶段对股票价格标注的数据进行训练，这样就提高了模型的泛华能力，使其能更好的应对不同的市场环境和交易情况，精准的分析每只股票。
正是因为大模型有这些特点,其天然比较适合用于预测股价。
前段时间，小编的一个学员就用ChatGPT来买卖彩票，他是一个彩票爱好者，他说：“过去买彩票，就是看着彩票店一大堆的数字，中奖号码的走势图，根据经验自选数字，现在都交给ChatGPT了，整体感觉还可以，不输给我自己选的，好像命中率还高了”
在金融领域，“跑赢市场”是所有投资者的梦想，但凡有一点可能，就会有大量的人涌进来，如果ChatGPT在预测股价方面表现越来越优秀，肯定会有不少富豪和投资机构会打造自己的大模型。你觉得ChatGPT能在股票预测中使用吗？欢迎来讨论
