Уязвимость в коде Elasticsearch позволяет отсылать на облако Amazon вирусы

В облачном сервисе Amazon найдена уязвимость, облегчающая DDoS-атаки

Хакеры эксплуатируют уязвимость в старых версиях софта Elasticsearch, чтобы распространять вирусы для DDoS-атак через веб-сервис Amazon Elastic Compute Cloud. Брешь в скором времени закроют, устранив неполадки.

Ppen-source движок Elasticsearch используется для поиска и анализа документов и различных данных. Преимущество данного ПО в масштабируемости запросов и поиске файлов в реальном времени. Ошибка CVE-2014-3120 в скриптовой способности софта может быть использована для удаленного выполнения кода на сервере. Администраторам, которые не могут обновить софт, советуется по возможности отключить данную функцию.

Хакеры полагаются на модифицированные версии кода для своих целей, потому что уязвимые версии Elasticsearch до сих пор используются в работе Amazon Elastic Compute Cloud. Как установили в «Лаборатории Касперского», измененный код используется для отправки варианта вируса Backdoor.Linux.Mayday.g DDoS на облако Amazon. Несмотря на возможности по DNS усилению, Mayday отправляет на сайты только UDP трафик.

UDP-атаку можно начать, отсылая пакеты на разные порты жертвы. Если поток информации слишком большой, ресурс становится недоступным другим посетителям. Нападения посредством DNS усиления более мощные, потому что объем отправляемых пакетов намного больше изначального запроса.

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