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

Codex и Kimi провалили задачи после перевода промптов на русский

Попросили ИИ исправить код по-русски, а он сразу же решил обойтись без интернета и начал придумывать решение. Такое поведение заметила автор проекта worklore Валентина Конюхова: в её эксперименте Codex и Kimi K3.1 пропускали поиск, которым пользовались при англоязычных заданиях.

Подробности и методику она опубликовала на Хабре.

Автор провела 1350 прогонов: шесть задач, девять конфигураций агентов, задания на русском и английском (с подсказками и без них). У всех был доступ в интернет.

На одной задаче Codex с низким уровнем рассуждений нашёл нужный формат на форуме и справился во всех пяти англоязычных прогонах.


С русским заданием он ни разу не обратился в Сеть и получил ноль успешных решений. У Kimi K3.1 похожий провал произошёл на задаче с OAuth.

Зато заметка с нужным фактом возвращала результат до пяти успешных результатов из пяти. В среднем подсказки повышали успешность на 33 процентных пункта для английских заданий и на 39 — для русских. Язык самой заметки почти ничего не менял.


Стоит учитывать, что задач в примере было всего шесть, повторов немного, а причину изменения поведения автор не проверяла. Но на всякий случай смотрите в логи, искал ли агент ответ.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru