Злоумышленники ищут уязвимый плагин WPBakery Page Builder на 1,6 млн сайтов

Злоумышленники ищут уязвимый плагин WPBakery Page Builder на 1,6 млн сайтов

Злоумышленники ищут уязвимый плагин WPBakery Page Builder на 1,6 млн сайтов

Эксперты Defiant (владелец защитных решений Wordfence) фиксируют резкий рост сканов, нацеленных на эксплойт непропатченной уязвимости в плагине Kaswara Modern WPBakery Page Builder Addons. Попытки атаки замечены почти на 1,6 млн WordPress-сайтов; большинству угроза не страшна, но владельцам лучше заблокировать IP-адреса атакующих.

Уязвимость, о которой идет речь (CVE-2021-24284, 9,8 балла CVSS), позволяет без аутентификации внедрить на страницы сайта вредоносный JavaScript и захватить контроль над площадкой. Причиной появления проблемы является отсутствие проверки файлов, загружаемых через AJAX-запрос uploadFontIcon.

Набор аддонов Kaswara для WPBakery Page Builder (ранее Visual Composer) не обновляется — проект был заброшен автором, и патча для опасной дыры во всех сборках не будет. По данным Wordfence, уязвимый плагин установлен на 1000+ охраняемых ею сайтов; суммарное число установок в интернете может составлять от четырех до восьми тысяч.

Согласно телеметрии, атаки в рамках данной эксплойт-кампании начались 4 июля. Эксперты в среднем фиксируют 443 868 попыток в сутки по своей клиентской базе.

 

Злоумышленники отправляют запросы POST к wp-admin/admin-ajax/php, пытаясь загрузить архивный файл (ZIP) с вредоносным PHP-сценарием. В случае успеха происходит загрузка трояна NDSW, внедряющего редирект-код во все JavaScript-файлы на сайте; в результате легитимная площадка начинает автоматом перенаправлять посетителей на фишинговые либо зараженные веб-страницы.

В ходе текущих атак наблюдатели насчитали 10 215 IP-адресов, с которых исходят вредоносные запросы. Некоторые из них создают очень плотный поток (список топ-10 по активности приведен в блог-записи Wordfence).

 

Признаком заражения является событие загрузки a57bze8931.zip, inject.zip, king_zip.zip, null.zip, plugin.zip либо [xxx]_young.zip, а также наличие строки ;if(ndsw== в JavaScript-файлах сайта. Пользователям Kaswara Modern WPBakery Page Builder Addons рекомендуется незамедлительно удалить плагин, остальным владельцам WordPress-сайтов — внести в блоклист агрессивные «айпишники».

Сигналы Wi-Fi позволяют определять активность человека за стеной

В конце февраля в топы GitHub Trending неожиданно вырвался проект с открытым исходным кодом RuView, который раньше был известен как Wi-Fi DensePose. На первый взгляд это ещё один эксперимент на стыке ИИ и граничных вычислений, но на деле история куда интереснее и тревожнее.

RuView показывает, что обычные сигналы Wi-Fi можно использовать не только для связи, но и буквально для «чтения» происходящего в помещении.

Система умеет отслеживать движения человека, оценивать позу тела и даже фиксировать дыхание и сердечный ритм, причём без камер, без интернета и, как утверждают разработчики, даже через стены.

С технической точки зрения проект опирается на анализ Channel State Information (CSI) — данных о том, как радиоволны рассеиваются, отражаются и меняются при взаимодействии с телом человека. В отличие от примитивных метрик уровня сигнала, CSI даёт куда более детальную картину: учитываются амплитуда и фаза сигнала по множеству поднесущих. Именно это и позволяет системе замечать микроскопические изменения, возникающие, когда человек двигается, сидит, спит или просто дышит.

По данным Ruvnet, RuView построен на базе академических исследований специалистов Университета Карнеги — Меллона. Для работы системе достаточно сети из 4-6 недорогих узлов на ESP32-S3, а общий бюджет такого комплекта может составлять примерно 54 доллара. Эти сенсоры формируют радиочастотную модель помещения, а ИИ затем анализирует, как человеческое тело меняет картину распространения сигнала.

 

Разработчики заявляют, что платформа обрабатывает данные с частотой до 54 тысяч кадров в секунду благодаря оптимизированной кодовой базе на Rust. Поверх этого работает нейросеть, которая переводит изменения поля Wi-Fi в 17 ключевых точек тела — от головы и локтей до коленей и бёдер. Кроме позы, система, как утверждается, может отслеживать дыхание в диапазоне 6-30 вдохов в минуту и пульс в диапазоне 40-120 ударов в минуту.

На бумаге всё это выглядит как красивая технология для спасателей, медицины и ухода за пожилыми. И действительно, сценарии звучат гуманно: мониторинг состояния человека без камер, поиск людей в задымлённых помещениях, наблюдение за пациентами без носимых датчиков. Но у технологии есть и другая сторона, куда менее комфортная.

Эксперты по кибербезопасности уже предупреждают, что RuView открывает новую категорию рисков: скрытое физическое наблюдение, которое почти невозможно заметить. Сигналы Wi-Fi проходят через мебель, стены и перекрытия, а значит, теоретически злоумышленник может разместить недорогие модули рядом со зданием и анализировать происходящее внутри. В отличие от камер, такой способ не зависит от освещения, дыма или прямой видимости. А поскольку работа идёт на физическом уровне радиосигнала, шифрование вроде WPA3 здесь не помогает.

Отдельная проблема в том, что такая схема практически не оставляет привычных сетевых следов. Если устройство пассивно анализирует радиосреду, администраторам сложно обнаружить его стандартными средствами мониторинга. На этом фоне возникают и юридические вопросы: например, как регулировать технологию, которая не собирает изображения или прямые идентификаторы, но всё равно позволяет следить за человеком в реальном пространстве.

Среди возможных защитных мер специалисты называют рандомизацию CSI на стороне роутеров, хотя пока это скорее исследовательское направление. Более надёжным вариантом считается физическое RF-экранирование: металлические сетки, экранирующие материалы или специальные покрытия для помещений с повышенными требованиями к безопасности.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru