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.

ИИ сказал — ты согласился: учёные описали феномен когнитивной капитуляции

Исследователи из Университета Пенсильвании предложили новое объяснение тому, как люди взаимодействуют с ИИ. По их мнению, всё чаще пользователи не просто пользуются нейросетями, а буквально «сдаются» им. Этот феномен специалисты назвали «когнитивной капитуляцией» (cognitive surrender).

Если раньше люди использовали технологии вроде калькуляторов или GPS для отдельных задач — «разгружали» мозг, но сохраняли контроль, — то с ИИ ситуация меняется.

Всё чаще пользователи просто принимают ответы модели за истину, не проверяя и не анализируя их. Причём, как отмечают исследователи, это особенно заметно, если ответ звучит уверенно, гладко и без лишних сложностей. В таком случае у человека просто не включается внутренний «режим сомнения».

Чтобы проверить это, учёные провели серию экспериментов с участием более 1300 человек. Им предложили задачи на когнитивное мышление с подвохом, который требует не интуиции, а вдумчивого анализа.

Часть участников могла пользоваться ИИ-помощником, но с нюансом: модель специально давала неправильные ответы примерно в половине случаев. Результат оказался показательным.

 

Когда ИИ отвечал правильно, пользователи соглашались с ним в 93% случаев. Но даже когда он ошибался, люди всё равно принимали его ответ в 80% случаев. То есть большинство просто не перепроверяло результат, даже если он был неверным.

В среднем участники соглашались с ошибочным ИИ в 73% случаев и оспаривали его лишь в 19,7% случаев.

Более того, у тех, кто пользовался ИИ, уровень уверенности в своих ответах оказался выше — даже несмотря на то, что половина этих ответов была неправильной.

 

Интересно, что поведение менялось в зависимости от условий. Например, если участникам давали небольшие денежные стимулы за правильные ответы и мгновенную обратную связь, они чаще перепроверяли ИИ и исправляли ошибки. А вот дефицит времени, наоборот, усиливал зависимость от модели: под давлением дедлайна люди ещё охотнее доверяли ИИ.

Не все оказались одинаково уязвимы. Люди с более высоким уровнем так называемого флюидного интеллекта (fluid IQ) реже полагались на ИИ и чаще замечали его ошибки. А вот те, кто изначально воспринимал ИИ как авторитетный источник, чаще попадались на неверные ответы.

При этом сами исследователи подчёркивают: «когнитивная капитуляция» — не обязательно зло сама по себе. Если ИИ действительно работает лучше человека, логично ему доверять, особенно в задачах вроде анализа данных или оценки рисков.

Но есть важный нюанс: качество мышления в таком случае напрямую зависит от качества самой модели.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru