В Docker Hub обнаружены 1600 образов с майнерами и вшитыми секретами

В Docker Hub обнаружены 1600 образов с майнерами и вшитыми секретами

В Docker Hub обнаружены 1600 образов с майнерами и вшитыми секретами

По данным Sysdig, почти две трети pull-запросов (61%) в репозитории Docker Hub приходится на публичные хранилища образов. Исследование показало, что такие загрузки небезопасны.

Чтобы в этом убедиться, специалисты несколько месяцев изучали содержимое образов контейнера, выложенных пользователями Docker Hub в общий доступ. Совокупно было проанализировано более 250 тыс. Linux-образов; как оказалось, 1652 из них представляют угрозу для пользователей.

Таящиеся опасности эксперты разделили на две группы: вшитые секретные ключи и вредоносные IP-адреса или URL. Наибольшее количество опасных находок ожидаемо пришлось на долю криптомайнеров. Среди идентификационных данных, оставленных в коде — умышленно или по недосмотру, были обнаружены SSH-ключи, учетки AWS, токены GitHub и NPM.

 

Примечательно, что большинство образов, нацеленных на скрытую добычу криптовалюты, были замаскированы под легитимный софт. Авторы вредоносных публикаций использовали популярные имена Liferay, Joomla, Drupal и т. п. в расчете на невнимательность пользователя — и не промахнулись. Так, вредоносный образ vibersastra/golang был скачан 6900 раз, vibersastra/ubuntu — 10 000 раз; оба содержат XMRig и выложены из-под аккаунта Docker Hub, открытого четыре месяца назад.

Результаты исследования включены в годовой отчет Sysdig об облачных угрозах, полнотекстовая версия доступна на сайте компании (требуется регистрация).

Подпишитесь на новости

ИИ научился восстанавливать увиденные человеком изображения по данным МРТ

Учёные из израильского Института Вейцмана разработали Brain-IT — ИИ, который реконструирует изображения по данным функциональной МРТ. Человек смотрит на картинку, сканер фиксирует активность мозга, а алгоритм пытается восстановить увиденное.

Как рассказывают представители Института Вейцмана, система восстанавливает не только содержание сцены, но и её детали: цвета, расположение объектов и композицию.

Для адаптации к новому человеку, по словам разработчиков, достаточно примерно часа данных сканирования.

Главный трюк — связка двух моделей. Декодер превращает активность мозга в изображение, а энкодер делает обратное: предсказывает активность по картинке.

Их обучают вместе, используя в том числе изображения, которые никому не показывали внутри томографа. Это помогает обойти дефицит реальных снимков мозга.


Дальше команда хочет перейти к звукам и видео. Со снами сложнее: картинки в них меняются быстро, а фМРТ фиксирует данные примерно раз в две секунды. До записи ночных приключений на флешку ещё далеко.

Исследователи надеются, что такие технологии помогут изучать мозг и в перспективе дадут способ общения людям с синдромом «запертого человека». Но вместе с возможностями возникает вопрос конфиденциальности: кто сможет получать доступ к подобным данным и с чьего согласия?

Пока показана реконструкция увиденного в условиях эксперимента. До незаметного чтения чужих мыслей эта работа не добралась, хотя повод обсуждать защиту ментальной информации уже появился.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru