Новый бэкдор SpeakUp используется для распространения майнера XMRig

Новый бэкдор SpeakUp используется для распространения майнера XMRig

Новый бэкдор SpeakUp используется для распространения майнера XMRig

Специалисты компании Check Point выявили новый образец вредоносной программы, цель которой — серверы Linux. Получивший имя SpeakUp зловред распространяет криптомайнер XMRig. На данный момент ни один из антивирусов не обнаруживает данный троян.

В сущности, вредонос SpeakUp может использоваться для загрузки и распространения любого вида вредоносных программ, именно поэтому эксперты расценивают его как серьезную угрозу. По словам Check Point, сам SpeakUp распространялся с помощью серии эксплойтов.

Также исследователи привели интересную статистику. В январе первые четыре строчки рейтинга самых активных вредоносных программ заняли криптомайнеры. Coinhive остается главным зловредом, атаковавшим 12% организаций по всему миру.

XMRig снова стал вторым по распространенности вредоносом (8%), за которым последовал криптомайнер Cryptoloot (6%). Несмотря на то, что в январском отчете представлены четыре криптомайнера, половина всех вредоносных форм из первой десятки может использоваться для загрузки дополнительных злонамеренных программ на зараженные машины.

«В январе произошли небольшие изменения в формах вредоносных программ, ориентированных на организации по всему миру, однако мы находим все новые способы распространения вредоносных программ. Подобные угрозы являются серьезным предупреждением о грядущих угрозах. Бэкдоры, такие как Speakup, могут избежать обнаружения, а затем распространять потенциально опасное вредоносное ПО на зараженные машины. Поскольку Linux широко используется именно на корпоративных серверах, мы ожидаем, что Speakup станет угрозой для многих компаний, масштабы и серьезность которой будут расти в течение года, — комментирует Василий Дягилев, глава представительства Check Point SoftwareSoftware Technologies в России и СНГ. — Кроме того, второй месяц подряд в тройке самых активных вредоносных программ в России оказывается BadRabbit.Так что злоумышленники используют все возможные уязвимости для получения прибыли».

Алексей Мальнев, руководитель центра мониторинга и реагирования на инциденты ИБ Jet CSIRT компании «Инфосистемы Джет»:

«Новость одновременно примечательна и обыденна. Относительная примечательность заключается в том, что этап доставки трояна SpeakUP происходит через WEB-канал связи и на Linux-серверы (большинство современных угроз используют доставку посредством email и нацелены на платформы Microsoft Windows). При этом вполне обычное дело, что большинство известных антивирусных систем не способны пока обнаружить вредонос: порядка ¾ успешных атак используют ранее неизвестные уязвимости, для которых еще не выпущены средства защиты. В реальной практике подобные угрозы 0-day можно обнаружить с помощью систем мониторинга Web-трафика (Web Application Firewall). Например, эти решения помогают определить попытку загрузки шелл-кода. А комплекс систем поведенческого анализа помогает выявить аномалии в сетевом трафике, в поведении пользователей и запущенных процессах. Но если все-таки заражение уже произошло, то в обнаружении вредоносного ПО до этапа финальной реализации угрозы будет полезным мониторинг инцидентов ИБ. Например, так можно обнаружить вредоносную активность на этапе горизонтального распространения в инфраструктуре».

Google научила смартфоны измерять пульс без часов и фитнес-браслетов

Google, видимо, решила, что фитнес-браслетам и умные часам пора на пенсию. Компания представила технологию, которая позволяет измерять пульс и частоту сердечных сокращений в состоянии покоя с помощью обычной фронтальной камеры смартфона.

Никаких датчиков на запястье, никаких ремешков и дополнительных устройств. Всё, что нужно, — собственное лицо.

Система получила название Passive Heart Rate Monitoring (PHRM). Работает она  любопытно: после разблокировки смартфона по лицу фронтальная камера записывает короткое восьмисекундное видео, а встроенная ИИ-модель анализирует едва заметные изменения цвета кожи, возникающие из-за кровотока.

Человеческий глаз таких изменений не видит, а вот алгоритмы машинного обучения — вполне.

 

По данным Google, точность системы оказалась неожиданно высокой. При оценке пульса в состоянии покоя результаты отличались от показателей фитнес-браслета Fitbit Charge 6 менее чем на пять ударов в минуту.

Для обучения и тестирования модели компания использовала более 350 тысяч видеозаписей почти 700 участников с разными оттенками кожи. Более того, исследователи проверяли технологию не только в лаборатории, но и в реальной жизни. Добровольцы больше недели ходили со своими смартфонами, одновременно используя Fitbit и медицинское оборудование для контроля сердечного ритма.

Результаты оказались убедительными, чтобы Google всерьёз заговорила о будущем такого подхода. Впрочем, до идеала ещё далеко. Исследователи признают, что системе пока сложнее стабильно получать данные у людей с тёмными оттенками кожи. Также на точность могут влиять разговоры, движения головы и другие обычные действия.

Есть и вопрос приватности. Всё-таки технология предполагает регулярный анализ изображения лица пользователя. В Google уверяют, что обработка может выполняться непосредственно на устройстве без передачи данных в облако.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru