Лишний пробел помог экспертам идентифицировать серверы злоумышленников

Лишний пробел помог экспертам идентифицировать серверы злоумышленников

Лишний пробел помог экспертам идентифицировать серверы злоумышленников

Посторонний пробел в HTTP-ответах, отправляемых веб-серверами, которые находятся под контролем киберпреступников, последние полтора года позволял исследователям Fox-IT достаточно легко идентифицировать эти вредоносные серверы.

А причиной этому стал факт использования злоумышленниками коммерческого инструмента Cobalt Strike, который предназначен для пентестов (тестирования на проникновение).

Одна из задач, которая реализуется за счет использования Cobalt Strike, — осуществление таргетированных атак. Используемая киберпреступниками версия содержала нетипичный лишний пробел, который можно было наблюдать в ответах сервера.

«По иронии судьбы Cobalt Strike, предназначенный изначально для симуляции действий киберпреступников, был взят на вооружение самими киберпреступниками. Среди использующих этот фреймворк злоумышленников можно выделить следующие группы: Navigator/FIN7, APT29», — пишут исследователи Fox-IT.

Вся суть исследования Fox-IT заключалась в изучении коммуникации вредоносного пейлоада с командным сервером C&C. Эксперты отметили наличие лишнего пробела в ответах командных центров. Это позволило «маркировать» все серверы, принадлежащие атакующим.

Однако с января 2019 года ситуация осложнилась выходом новой версии Cobalt Strike (v3.1.3). В ней разработчики избавились от этого бага.

В МФТИ подобрали работающие альтернативы GPU NVIDIA

Институт искусственного интеллекта МФТИ оценил возможности альтернативных графических процессоров (GPU) от китайских производителей. Параллельно в Физтехе был создан Центр компетенций, основной задачей которого стала помощь бизнесу в построении инфраструктуры для работы с искусственным интеллектом.

Российские компании столкнулись с увеличением сроков поставок, ограничениями на загрузку драйверов и отсутствием официальной поддержки оборудования NVIDIA, графические ускорители которой традиционно используются при построении ИИ-инфраструктуры.

В этих условиях бизнесу приходится пересматривать привычные подходы и искать альтернативные технологические решения.

Институт искусственного интеллекта МФТИ провёл комплексное исследование рынка альтернативных ускорителей, преимущественно китайского производства. В рамках работы специалисты изучали архитектурные особенности оборудования, состояние драйверов, совместимость с популярными фреймворками и поведение ускорителей под нагрузкой при выполнении различных задач — от работы с большими языковыми моделями и системами компьютерного зрения до распределённых вычислений.

По итогам испытаний наилучшие результаты показали видеокарты s4000 от Moore Threads и C500 от MetaX. Они продемонстрировали высокую производительность и стабильную работу во всех ключевых сценариях, включая длительную непрерывную нагрузку. В ряде тестов их производительность оказалась сопоставимой с NVIDIA A100, а в отдельных случаях — даже превосходила её.

«Мы оценивали скорость и воспроизводимость вычислений, устойчивость при росте нагрузки и стабильность поведения моделей на разных типах ускорителей. Эти параметры определяют пригодность систем для длительной эксплуатации. По итогам исследований мы сформировали программно-аппаратные конфигурации, обеспечивающие необходимую производительность языковых моделей на альтернативных платформах. Такой подход формирует предсказуемый жизненный цикл ИИ-решений и позволяет компаниям системно планировать эксплуатацию систем в собственных контурах», — рассказал научный директор Института искусственного интеллекта МФТИ Юрий Визильтер.

В МФТИ пообещали продолжить тестирование новых поколений ускорителей, а также подготовку практических рекомендаций по их использованию для решения типовых задач.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru