Ботсеть BrutPOS атаковала POS-терминалы

Ботсеть BrutPOS атаковала POS-терминалы

Тысячи скомпрометированных компьютеров пытались атаковать розничные POS-терминалы при помощи разнообразных техник Brute-Force для получения реквизитов на удаленное администрирование. Данные компьютеры были частью ботнета BrutPOS, выявленного специалистами компании FireEye.



Согласно докладу FireEye, ботнет был активен как минимум с февраля. Он сканировал целевые машины по заданным диапазонам адресов, пытаясь установить соединения по протоколу RDP на порту 3389. Когда активное соединение выявлялось,  BrutPOS пытался войти в систему по словарным комбинациям логинов и паролей, сообщает cybersecurity.ru.

«Некоторые имена пользователей и пароли указывали на то, что атакующие отыскивали то или иное конкретное оборудование, например POS-системы Micros», - отметили в FireEye.

Напомним, что компания Micros Systems занимается созданием программного и аппаратного обеспечения, в том числе POS-терминалов, для сектора розничной торговли и здравоохранения. В FireEye говорят, что всего удалось выявить пять контрольных серверов BrutPOS, два из которых еще работают. Они расположены в России и были включены в мае и июне этого года.

Собранные данные указывают на то, что ботнет состоял из 5622 компьютеров в 119 странах. Им удалось выявить не менее 60 RDP-систем, причем 51 из них расположены в США.

Подпишитесь на новости

В НГУ создали платформу для проверки качества данных, на которых обучают ИИ

В Новосибирском государственном университете разработали «Каппу» — платформу для управления данными, на которых обучают ИИ. Она должна помочь разобраться, кто подготовил датасет, что в нём меняли и откуда взялась ошибка. Потому что кормить модель мусором, а потом удивляться её ответам — довольно странно.

О разработке и возможности подключения других вузов сообщил сам НГУ. Университетам предлагают бесплатную облачную версию на серверах НГУ либо платную установку в собственной инфраструктуре.

«Каппа» поддерживает разметку и проверку данных, фиксирует версии наборов и авторство изменений. Исправление ошибки сохраняется в новой версии, чтобы при следующем обучении не наступать на те же грабли.

Платформа также позволяет проверять разные модели на подготовленных датасетах. При обучении фиксируются версия данных и параметры, после — результаты тестирования на эталонных наборах. Во время эксплуатации телеметрия помогает отслеживать ошибки и замечать отклонения.

Локальная установка рассчитана в том числе на случаи, когда конфиденциальные данные нельзя выносить за пределы организации.

В репозитории разработчиков среди задач проекта указаны контроль обучения, отслеживание авторства разметки и соблюдения стандартов. Здесь ставка на прослеживаемость: прежде чем требовать от ИИ безупречных ответов, полезно выяснить, чему именно его учили.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru