Атака вредоносного шифровальщика угрожает 3 млн уязвимых JBoss-серверов

Атака вредоносного шифровальщика угрожает 3 млн уязвимых JBoss-серверов

Атака вредоносного шифровальщика угрожает 3 млн уязвимых JBoss-серверов

Исследователи безопасности из компании Cisco Systems предупредили, что сканирование сети выявило около 3.2 миллионов публично доступных серверов, которые потенциально могут стать объектами вредоносного ПО SamSam, шифрующего файлы и требующего заплатить деньги за расшифровку.

Проблеме подвержены системы, использующие устаревшие версии сервера приложений JBoss. Следует отметить, что несмотря на то, что JBoss является многоплатформенным продуктом и ассоциируется прежде всего с Red Hat Enterprise Linux, вредоносный шифровальщик SamSam (Win.Trojan.Samas) поддерживает только поражение серверов JBoss, работающих на базе ОС Windows.

В ходе исследования также выявлено примерно 2100 серверов, на которые уже проведена первая стадия атаки - внедрён бэкдор, позволяющий злоумышленникам полностью контролировать систему. Утверждается, что потенциально эти системы могут находится в стадии ожидания передачи вредоносного кода, осуществляющего шифрование, которое будет активировано после накопления большой порции контролируемых систем, пишет opennet.ru.

На многих поражённых системах используется библиотечное ПО Destiny, через которое организован доступ учащихся и учителей к образовательным ресурсам во многих школьных библиотеках. Разработчик данного ПО Follett сообщил о выявлении критической уязвимости, которая также могла быть использована для организации атаки.

Характер следов после проникновения злоумышленников говорит о том, что атаки пока носят нескоординированный характер и совершаются разными группами. Например, для атаки применяются семь разных уязвимостей в JBoss, а после проникновения устанавливаются разные web-shell, такие как "mela", "shellinvoker", "jbossinvoker", "zecmd", "cmd", "genesis", "sh3ll", "Inovkermngrt" и "jbot".

В качестве признаков получения злоумышленниками контроля за системой упоминается появление в системе сторонних файлов jbossass.jsp, jbossass_jsp.class, shellinvoker.jsp, shellinvoker_jsp.class, mela.jsp, mela_jsp.class, zecmd.jsp, zecmd_jsp.class, cmd.jsp, cmd_jsp.class, wstats.jsp, wstats_jsp.class, idssvc.jsp, idssvc_jsp.class, iesvc.jsp или iesvc_jsp.class. Предполагается, что для атаки применяется открытая утилита jexboss, предназначенная для тестирования незакрытых уязвимостей в JBoss. 

В России разработали способ удалить свой биометрический след

В ИТ-компании «Криптонит» (входит в «ИКС Холдинг») разработали метод, который позволяет выборочно удалять цифровые образы людей из систем распознавания лиц. Если совсем просто, речь идёт о технологии, которая должна помочь реализовать право человека отозвать согласие на обработку своей биометрии — так, чтобы система действительно перестала его узнавать.

Проблема тут в том, что современные системы распознавания лиц устроены не так прямолинейно, как может показаться.

Даже если сведения о человеке формально удалили из базы, его цифровой образ может всё равно остаться внутри уже обученной модели. То есть на бумаге данные вроде бы стерли, а на практике алгоритм всё ещё способен узнать этого человека.

Именно это и делает тему особенно чувствительной. С биометрией всё сложнее, чем с обычными персональными данными: пароль можно поменять, а лицо — нет. Если такие данные утекают, риски уже совсем другого уровня, потому что украденные цифровые слепки можно использовать для создания поддельных образов и обхода биометрической аутентификации.

 

В «Криптоните» утверждают, что их метод решает задачу не маскировкой и не косметическим удалением, а на уровне внутренней логики самой модели. Проще говоря, алгоритм перестаёт использовать сведения о конкретном человеке и больше не может его распознавать, при этом способность узнавать остальных людей сохраняется.

По словам разработчиков, на тестовых наборах данных технология показала заметное снижение эффективности распознавания именно тех лиц, которые нужно «забыть», — до 88%. При этом общая точность системы, как утверждается, осталась на прежнем уровне.

Практическое применение у такого подхода вполне очевидное. В первую очередь это системы видеонаблюдения с распознаванием лиц, СКУД и корпоративная безопасность. Например, технология может пригодиться для удаления биометрических данных уволенных сотрудников, когда компания обязана прекратить их обработку, но не хочет при этом заново переобучать всю систему с нуля.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru