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 России сформулировали главную проблему ИИ — у него нет страха

Искусственному интеллекту не хватает страха перед ошибкой. Такую мысль высказал заместитель главы Минцифры России Александр Шойтов на конференции BIS Summit, посвящённой информационной безопасности бизнеса и ИТ.

«В ИИ нужно встроить систему страха, чтобы он боялся совершить ошибку, как человек», — заявил Шойтов в ходе дискуссии.

Речь, конечно, не о дрожащей нейросети, которая перед каждым ответом вспоминает ипотеку и разговор с начальником. Под страхом можно понимать встроенный механизм сомнения: способность модели оценивать последствия своих действий, признавать нехватку данных и останавливаться, если цена ошибки слишком высока.

Сейчас генеративный ИИ способен уверенно выдавать неверные ответы, придумывать факты и выполнять опасные команды без человеческого ощущения риска.

Для обычного чат-бота это заканчивается галлюцинацией, а для ИИ-агента с доступом к корпоративным системам — удалёнными файлами, утечкой данных или нарушением работы инфраструктуры.

На BIS Summit прозвучала и ещё более амбициозная идея — встроить в ИИ-модели совесть. Её озвучил Николай Лишин, заместитель руководителя ФМБА России. Если страх должен удерживать систему от ошибки, то совесть, по такой логике, должна помогать оценивать допустимость самого действия.

Получается своеобразный технический портрет идеального ИИ: достаточно умный, чтобы решить задачу, достаточно напуганный, чтобы всё перепроверить, и достаточно совестливый, чтобы вовремя отказаться. Осталось только написать для этого техническое задание.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru