Новый мультифункциональный Linux-вредонос может майнить криптовалюту

Новый мультифункциональный Linux-вредонос может майнить криптовалюту

Новый мультифункциональный Linux-вредонос может майнить криптовалюту

Вредоносные программы для систем Linux становятся все более изощренными и функциональными — в качестве примера можно привести новый троян, обнаруженный специалистами антивирусной компании «Доктор Веб». В отличии от других вредоносов под Linux, получивший имя Linux.BtcMine.174 зловред обладает множеством вредоносных возможностей, среди которых есть криптомайнинг.

Троян представляет собой огромный шелл-скрипт, состоящий из более чем 1000 строк кода. Первым делом этот скрипт находит на диске папку, к которой может получить доступ на запись. После этого он копирует себя в эту папку, а затем загружает дополнительные модули.

После окончательного укоренения в системе вредоносная программа попытается использовать уязвимости эскалации привилегий — CVE-2016-5195 (Dirty COW) и CVE-2013-2094, чтобы получить root-права и, следовательно, полный контроль над системой.

Далее троян регистрирует себя в качестве локального «демона» и даже скачивает для этого утилиту nohup, если ее на момент заражения нет в системе.

Затем уже зловред начинает выполнять вредоносные действия, для которых он и был разработан — криптовалютный майнинг на зараженном устройстве. Для начала Linux.BtcMine.174 ищет и завершает процессы других майнеров-оппонентов. После этого на компьютер жертвы загружается модуль для добычи цифровой валюты Monero.

Примечательно, что вредонос также загружает в систему троян Bill.Gates — известное семейство злонамеренных программ, ориентированное на DDoS-операции. Также Bill.Gates обладает возможностями бэкдора.

Но и это еще не все. Linux.BtcMine.174 пытается отыскать в системе процессы известных ему антивирусных программ, если ему это удается, выполняется завершение этих процессов. По словам аналитиков «Доктор Веб», зловред также копирует себя в etc/rc.local, /etc/rc.d/... и /etc/cron.hourly для обеспечения автозагрузки.

Эксперты опубликовали на GitHub SHA1-хеши компонентов трояна, а также подробный анализ вредоносной программы.

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