QY Research представила обзор глобального рынка обманных технологий

QY Research представила обзор глобального рынка обманных технологий

QY Research представила обзор глобального рынка обманных технологий

QY Research подготовила отчет об обманных технологиях информационной безопасности (Deception Technology). Документ представляет собой всестороннее исследование и содержит актуальную информацию о глобальном рынке. В отчете также представлена сегментация мирового рынка, основанная на приложениях, конечных пользователях и географии.

Исследователи проанализировали исторические данные, объем, подходы и статистические данные глобального рынка. На этой основе была дана всесторонняя оценка обманных технологий.

В докладе подробно анализируется важный рынок и текущие тенденции в сочетании с соответствующими сегментами рынка.

QY Research оценила такие факторы индустрии, как доля, предложения, продажи, спецификация, прогнозы и тенденции, классификация, отраслевая политика и новости. Документ поможет получить значительную и надежную информацию в структурированном формате. Там же можно найти данные о ключевых производителях продуктов и приложений.

Ключевые моменты отчета:

  • Полный анализ картины рынка.
  • Важные изменения динамики рынка.
  • Сегментация рынка до второго или третьего уровня.
  • Исторический, текущий и прогнозируемый размер рынка с позиции каждой цены и объема.
  • Отчетность и анализ последних событий в области торговли.
  • Рыночные доли и методы ключевых игроков.
  • Развивающиеся нишевые сегменты и региональные рынки.

Заказать копию отчета можно по ссылке: http://www.mrsresearchgroup.com/report/101445#request-sample

Популярную ИИ-библиотеку LiteLLM заразили бэкдором через PyPI

В экосистеме ИИ-разработки всплыла неприятная история: исследователи из Endor Labs обнаружили, что популярная Python-библиотека LiteLLM, у которой больше 95 млн загрузок в месяц, была скомпрометирована в репозитории PyPI. Через заражённые версии злоумышленники распространяли многоступенчатый бэкдор.

Речь идёт о версиях 1.82.7 и 1.82.8. Причём в официальном GitHub-репозитории проекта такого вредоносного кода не было.

Проблема возникла именно в пакетах, опубликованных в PyPI: туда попал файл с закладкой, который декодировал и запускал скрытую нагрузку сразу после импорта библиотеки.

Во второй заражённой версии, 1.82.8, схема стала ещё жёстче. Пакет устанавливал .pth-файл в директорию site-packages, из-за чего вредоносный код мог запускаться вообще при любом старте Python, даже если сам LiteLLM никто не импортировал.

После запуска зловред начинал искать самое ценное: SSH-ключи, токены AWS, GCP и Azure, секреты Kubernetes, криптокошельки и другие конфиденциальные данные. Если заражение происходило в контейнерной или кластерной среде, вредонос пытался двигаться дальше по инфраструктуре, в том числе через развёртывание привилегированных подов на узлах Kubernetes.

Для закрепления на хосте атакующие, как сообщается, ставили systemd-бэкдор sysmon.service, который регулярно связывался с командным сервером и мог получать новые команды или дополнительные вредоносные модули.

Специалисты считают, что за атакой стоит группировка TeamPCP, которая в последнее время явно разошлась: до этого её уже замечали в инцидентах, затронувших GitHub Actions, Docker Hub, npm и OpenVSX.

Украденные данные, по информации исследователей, шифровались и отправлялись на сервер атакующих. Для маскировки использовались домены, внешне похожие на легитимные, например models.litellm[.]cloud и checkmarx[.]zone.

Сейчас разработчикам и DevOps-командам советуют как можно быстрее проверить окружение. Последней известной чистой версией LiteLLM считается 1.82.6. Если в системе использовались 1.82.7 или 1.82.8, нужно проверить наличие файла litellm_init.pth, артефактов вроде ~/.config/sysmon/sysmon.py и сервиса sysmon.service.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru