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

В НГУ создали платформу для проверки качества данных, на которых обучают ИИ

В Новосибирском государственном университете разработали «Каппу» — платформу для управления данными, на которых обучают ИИ. Она должна помочь разобраться, кто подготовил датасет, что в нём меняли и откуда взялась ошибка. Потому что кормить модель мусором, а потом удивляться её ответам — довольно странно.

О разработке и возможности подключения других вузов сообщил сам НГУ. Университетам предлагают бесплатную облачную версию на серверах НГУ либо платную установку в собственной инфраструктуре.

«Каппа» поддерживает разметку и проверку данных, фиксирует версии наборов и авторство изменений. Исправление ошибки сохраняется в новой версии, чтобы при следующем обучении не наступать на те же грабли.

Платформа также позволяет проверять разные модели на подготовленных датасетах. При обучении фиксируются версия данных и параметры, после — результаты тестирования на эталонных наборах. Во время эксплуатации телеметрия помогает отслеживать ошибки и замечать отклонения.

Локальная установка рассчитана в том числе на случаи, когда конфиденциальные данные нельзя выносить за пределы организации.

В репозитории разработчиков среди задач проекта указаны контроль обучения, отслеживание авторства разметки и соблюдения стандартов. Здесь ставка на прослеживаемость: прежде чем требовать от ИИ безупречных ответов, полезно выяснить, чему именно его учили.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru