Майнер распространяется через уязвимость в PHP-плагине Weathermap

Майнер распространяется через уязвимость в PHP-плагине Weathermap

Майнер распространяется через уязвимость в PHP-плагине Weathermap

Исследователи Trend Micro наткнулись на вредоносный майнер, который использует уязвимость в PHP-плагине Weathermap для распространения. Зловред, добывающий цифровую валюту атакует серверы Linux.

Основываясь на результатах мониторинга, эксперты нашли общие черты с уже встречавшейся ранее вредоносной кампанией, в которой принимал участие зловред JenkinsMiner. Разница лишь в том, что новая кампания атакует системы Linux. Примечательно, что злоумышленники используют давно устраненную уязвимость, патч для которой доступен уже почти пять лет.

На графике, представленном ниже, видно, как возрастало количество кибератак с декабря прошлого года по март нынешнего. Также можно наблюдать наиболее атакуемые страны.

Что касается используемой бреши, то речь идет о баге в плагине Weathermap (CVE-2013-2618), который системные администраторы используют для визуализации сетевой активности. Специалисты предполагают, что киберпреступники используют эту брешь из-за доступного эксплойта, рассчитывая на то, что некоторые организации просто не обновили свои системы.

Злонамеренный код создан таким образом, что загруженный вредоносный файл будет запускаться каждые три минуты. Помимо этого, зловред модифицирует параметр ядра Linux vm.nr_hugepages для майнинга криптовалюты Monero (XMR). Также майнер контролирует, чтобы вредоносный процесс был запущен, если он по какой-то причине завершен, вредонос перезапустит его.

Сам майнер детектируется компанией Trend Micro как COINMINER_MALXMR.SM-ELF64, он загружается с того же серврера, что и первоначальный пейлоад, получивший имя watchd0g.sh.

Эксперты проанализировали пять различных образцов, используемых в этой кампании, благодаря чему удалось найти связь с кошельками Monero. По данным исследователей, атакующим удалось собрать 320 XMR, что равно приблизительно 74 677 долларам США. Причем были проанализированы лишь два кошелька, связь с которыми удалось установить. Специалисты полагают, киберпреступники заработали гораздо больше.

Подпишитесь на новости

Наталья Касперская поставила под сомнение доверие к генеративному ИИ

Генеративный ИИ умеет писать тексты и код, но можно ли на него полагаться? Наталья Касперская считает, что с доверием к таким системам пока больше вопросов, чем ответов. В интервью корреспонденту Anti-Malware.ru Олесе Афанасьевой на BIS Summit она назвала критерий доверенности применительно к генеративному ИИ загадкой.

По объяснению Касперской, доверенная система должна работать с заранее заданными параметрами и обеспечивать предсказуемый результат.

Генеративный ИИ, по её оценке, под это определение не подпадает: он не способен каждый раз выдавать один и тот же результат.

«Критерий доверенности в применении к генеративному искусственному интеллекту для меня является загадкой», — заявила она.

Главная проблема, считает Касперская, — масштаб моделей. Огромное количество параметров и данных делает полноценную проверку такой системы практически недостижимой. Можно протестировать отдельные ответы и сценарии, но это ещё не доказывает надёжность всей модели.

«Вы можете сделать какие-то выборочные проверки, частичные. Они будут выборочными и частичными, они ничего не докажут», — подчеркнула Касперская.

Получается неудобный вопрос для бизнеса и государства: как доверять системе, поведение которой нельзя исчерпывающе проверить? По словам председателя правления АРПП «Отечественный софт», задача создания доверенного ИИ поставлена, но готового способа её решения она пока не видит.

Одними разговорами, считает Касперская, проблему не закрыть. Нужна совместная работа специалистов по ИИ и информационной безопасности, методистов и разработчиков стандартов.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru