Новый Linux-бэкдор использует API Dogecoin для поиска C2-сервера

Новый Linux-бэкдор использует API Dogecoin для поиска C2-сервера

Новый Linux-бэкдор использует API Dogecoin для поиска C2-сервера

Команда специалистов из компании Intezer Labs проанализировала новый Linux-бэкдор Doki, который теперь входит в арсенал давно действующей киберпреступной группы. С помощью этого вредоноса злоумышленники атакуют веб-серверы и майнят за их счёт криптовалюту.

В отчёте Intezer Labs бэкдор Doki связывают с операциями группировки Ngrok, которая действует как минимум с конца 2018 года.

По словам исследователей, в последних кампаниях злоумышленники атаковали те установки Docker, где стояли открытыми и незащищенными API. Преступникам удавалось развернуть новые серверы внутри облачной инфраструктуры. Далее серверы, работающие на Alpine Linux, заражались вредоносным майнером и Doki.

 

Основная задача нового бэкдора заключается в полном контроле новых серверов Alpine Linux, что позволяет атакующим убедиться в корректности работы криптомайнера. Более того, «под капотом» Doki скрывает функции, отличающие его от привычных бэкдоров.

Самое яркое отличие — метод определения URL командного сервера (C&C), к которому вредоносу необходимо подключиться для получения команд.

Как правило, стандартные вредоносные программы подключаются к IP-адресу или ссылке, жёстко запрограммированным в коде. Doki же использует динамический алгоритм Domain generation algorithms (DGA) и API Dogecoin, которые помогают ему определять адрес C&C. Формат запроса следующий:

https://dogechain.info/api/v1/address/sent/{address}

Таким образом, операторы Doki могут достаточно легко менять командный сервер. Эксперты уточнили, что первые образцы Doki появились на VirusTotal ещё в январе, однако на протяжении шести месяцев вредонос оставался незамеченным.

Подпишитесь на новости

В НГУ создали платформу для проверки качества данных, на которых обучают ИИ

В Новосибирском государственном университете разработали «Каппу» — платформу для управления данными, на которых обучают ИИ. Она должна помочь разобраться, кто подготовил датасет, что в нём меняли и откуда взялась ошибка. Потому что кормить модель мусором, а потом удивляться её ответам — довольно странно.

О разработке и возможности подключения других вузов сообщил сам НГУ. Университетам предлагают бесплатную облачную версию на серверах НГУ либо платную установку в собственной инфраструктуре.

«Каппа» поддерживает разметку и проверку данных, фиксирует версии наборов и авторство изменений. Исправление ошибки сохраняется в новой версии, чтобы при следующем обучении не наступать на те же грабли.

Платформа также позволяет проверять разные модели на подготовленных датасетах. При обучении фиксируются версия данных и параметры, после — результаты тестирования на эталонных наборах. Во время эксплуатации телеметрия помогает отслеживать ошибки и замечать отклонения.

Локальная установка рассчитана в том числе на случаи, когда конфиденциальные данные нельзя выносить за пределы организации.

В репозитории разработчиков среди задач проекта указаны контроль обучения, отслеживание авторства разметки и соблюдения стандартов. Здесь ставка на прослеживаемость: прежде чем требовать от ИИ безупречных ответов, полезно выяснить, чему именно его учили.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru