ESET обнаружила новые компоненты крупнейшего ботнета Windigo

ESET обнаружила новые компоненты крупнейшего ботнета Windigo

ESET обнаружила новые компоненты крупнейшего ботнета Windigo

Вирусная лаборатория ESET обнаружила новый образец вредоносной программы Linux/Ebury – основного компонента ботнета Windigo. Исследование подтвердило, что Ebury продолжает активно использоваться атакующими, и инфраструктура, предназначенная для кражи данных, все еще функционирует. 

В марте 2014 года ESET совместно с экспертной группой CERT-Bund и исследовательским центром SNIC опубликовала отчет об «Операции Windigo». Вредоносная киберкампания продолжалась как минимум с 2011 года. В течение нескольких лет операторы ботнета скомпрометировали более 25 000 Linux и UNIX-серверов, а также устройства на базе ОС Windows, OS X, OpenBSD, FreeBSD и Linux. Среди пострадавших такие организации, как cPanel и Linux Foundation.

Основной компонент «Операции Windigo» – OpenSSH-бэкдор и инструмент кражи данных Linux/Ebury, установленный на десятки тысяч серверов. С его помощью атакующие загружали в скомпрометированные системы дополнительные программы для кражи учетных данных, перенаправления трафика на вредоносный контент, заражения пользователей и рассылки спама.  

В августе 2015 года был арестован Максим Сенах, один из подозреваемых в организации ботнета Windigo. В марте 2017 года он признал вину в нарушении закона о компьютерном мошенничестве и злоупотреблении, в августе – приговорен к 46 месяцам тюремного заключения. 

Вскоре после ареста Сенаха система телеметрии ESET показала снижение активности одного из компонентов ботнета – вредоносной программы Linux/Cdorked, предназначенной для перенаправления веб-трафика. Как было установлено впоследствии, Сенах получал прибыль от этого вида вредоносной деятельности Windigo. Активность Linux/Cdorked до настоящего времени не возобновлена. 

Тем не менее, ботнет Windigo продолжает работу. Например, в ESET наблюдали новые версии программы Win32/Glupteba, также связанной с Windigo и отвечающей в составе ботнета за рассылку спама.

Наконец, в феврале 2017 года специалисты ESET обнаружили новый образец Ebury (версия 1.6), получивший ряд существенных доработок. Теперь Ebury использует новый алгоритм генерации доменов (DGA) для передачи украденных данных. Авторы малвари предусмотрели методы самомаскировки и новые способы внедрения в процессы, связанные с OpenSSH. 

Кроме того, операторы Windigo изучают исследования поставщиков решений для безопасности и дорабатывают вредоносные инструменты, чтобы обходить индикаторы заражения и избегать обнаружения. 

Google научила смартфоны измерять пульс без часов и фитнес-браслетов

Google, видимо, решила, что фитнес-браслетам и умные часам пора на пенсию. Компания представила технологию, которая позволяет измерять пульс и частоту сердечных сокращений в состоянии покоя с помощью обычной фронтальной камеры смартфона.

Никаких датчиков на запястье, никаких ремешков и дополнительных устройств. Всё, что нужно, — собственное лицо.

Система получила название Passive Heart Rate Monitoring (PHRM). Работает она  любопытно: после разблокировки смартфона по лицу фронтальная камера записывает короткое восьмисекундное видео, а встроенная ИИ-модель анализирует едва заметные изменения цвета кожи, возникающие из-за кровотока.

Человеческий глаз таких изменений не видит, а вот алгоритмы машинного обучения — вполне.

 

По данным Google, точность системы оказалась неожиданно высокой. При оценке пульса в состоянии покоя результаты отличались от показателей фитнес-браслета Fitbit Charge 6 менее чем на пять ударов в минуту.

Для обучения и тестирования модели компания использовала более 350 тысяч видеозаписей почти 700 участников с разными оттенками кожи. Более того, исследователи проверяли технологию не только в лаборатории, но и в реальной жизни. Добровольцы больше недели ходили со своими смартфонами, одновременно используя Fitbit и медицинское оборудование для контроля сердечного ритма.

Результаты оказались убедительными, чтобы Google всерьёз заговорила о будущем такого подхода. Впрочем, до идеала ещё далеко. Исследователи признают, что системе пока сложнее стабильно получать данные у людей с тёмными оттенками кожи. Также на точность могут влиять разговоры, движения головы и другие обычные действия.

Есть и вопрос приватности. Всё-таки технология предполагает регулярный анализ изображения лица пользователя. В Google уверяют, что обработка может выполняться непосредственно на устройстве без передачи данных в облако.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru