PandaLabs сообщает об эпидемии сетевого червя Conficker

PandaLabs сообщает об эпидемии сетевого червя Conficker

Антивирусная лаборатория PandaLabs обнаружила новое семейство червей Conficker, которые распространяются через Интернет и USB-устройства и эксплуатируют уязвимость в Microsoft Windows. Внедряясь на ПК пользователя, червь загружает другие вредоносные коды и позволяет хакерам выполнять на зараженном ПК удаленный код.

Червь Conficker из нового семейства компьютерных червей уже заразил тысячи компьютеров по всему миру. Лаборатория по обнаружению и анализу вредоносных программ PandaLabs выявила три варианта данного червя (Conficker A, B и C). Первые заражения этим кодом были зарегистрированы в конце ноября, но значительный скачок в его распространении произошел после новогодних праздников.

Червь распространяется посредством эксплуатации уязвимости MS08-067 в серверном сервисе Microsoft Windows. Он использует специальные RPC-вызовы к другим машинам. Зараженные компьютеры затем загружают копию червя. RPC – это аббревиатура для обозначения Дистанционного вызова процедур, т.е. протокола, позволяющего внедрение в сетевой компьютер удаленного кода, который, в данном случае, позволяет создателю червя удаленно захватывать контроль над зараженной машиной.

Червь также распространяется посредством USB-устройств, например, флэш-накопителей и MP3-плееров.

К тому же червь постоянно обновляется, загружая свои новые версии на зараженные машины с различных, постоянно изменяющихся IP-адресов, что затрудняет блокирование и еще более увеличивает опасность угрозы. Однако некоторые варианты кода предназначены для загрузки на зараженный компьютер других вредоносных кодов. Это свидетельствует о том, что создатели червей в ближайшем будущем готовятся к запуску широкомасштабной атаки с использованием зараженных машин.

“Вот наиболее вероятный сценарий – кибер-преступники ищут способ быстро заразить большое количество компьютеров. Сразу после заражения можно будет легко загрузить на пораженные машины другие угрозы, предназначенные для получения финансовой прибыли. Например, трояны для кражи паролей к онлайновым банкам или якобы антивредоносные программы, которые генерируют всплывающие окна, постоянно напоминающие пользователю о том, что его компьютер заражен, и практически блокирующие возможность использования компьютера до приобретения «лечения»”, - объясняет Луис Корронс, технический директор PandaLabs.

Данный червь очень похож на варианты, которые много лет назад становились причинами эпидемий – например, "Melissa" и "I love you". Подобно им, Conficker старается заразить максимальное количество компьютеров. Разница заключается в том, что старые варианты распространялись через дискеты, а новые – через USB-устройства.

Для того чтобы проверить, не заражен ли Ваш компьютер червем Conficker, PandaLabs рекомендует для системных администраторов:
- проверить машины на предмет наличия уязвимостей.
- для серверов и рабочих станций необходимо применить патчи в соответствии с бюллетенем Microsoft Bulletin (http://www.microsoft.com/technet/security/Bulletin/MS08-067.mspx)
- убедиться, что все антивирусные решения и решения безопасности обновлены до последней версии продукта и сигнатурного файла

Источник 

Эксперты: за год число вредоносных opensource-компонентов возросло в 11 раз

В 2025 году в компании CodeScoring зарегистрировали 457 тыс. вредоносных библиотек с открытым исходным кодом — в 11 раз больше, чем в предыдущем году. Зафиксировано также 14 тыс. новых уязвимостей в таких компонентах.

По словам специалистов, сохраняют актуальность и более ранние неприятные находки — к примеру, RCE-уязвимость Log4Shell, которая все еще присутствует в 15 тыс. сторонних библиотек. Публикация подобных пакетов грозит атаками на цепочку поставок.

В уходящем году также зафиксировано появление новой, еще более опасной угрозы — самоходного червя Shai Hulud, способного создавать новые репозитории и воровать конфиденциальные данные с CI/CD-платформ.

В связи с бурным ростом популярности ИИ объявился новый вектор атаки — slopsquatting: злоумышленники начали использовать склонность больших языковых моделей (БЯМ, LLM) к галлюцинациям для внедрения в легитимные проекты небезопасного кода.

Из-за этой особенности умный помощник по разработке может ошибиться и вместо легитимной библиотеки предложить для использования вредоносную со схожим названием. По данным CodeScoring, в России ИИ-ассистентов применяют 30% разработчиков, и потенциально опасные галлюцинации происходят у LLM в 20% случаев.

Чтобы защититься от атак на цепочку поставок, эксперты советуют вести тщательный учет компонентов, используемых для сборки софта, при установке библиотек выставлять запрет на исполнение скриптов, а также следовать стандарту ГОСТ Р 56939-2024 и активнее внедрять технологии безопасной разработки.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru