Из репозитория npm изгнали опасных Windows- и Linux-зловредов

Из репозитория npm изгнали опасных Windows- и Linux-зловредов

Из репозитория npm изгнали опасных Windows- и Linux-зловредов

Команда npm удалила с портала четыре Node.js-пакета с вредоносным кодом, способным устанавливать удаленное соединение со сторонним сервером. Зловреды просуществовали в открытом доступе два года; за последние месяцы их успели скачать более 1000 раз.

Речь идет о следующих пакетах:

Все они уже вычищены из репозиториев на GitHub, соответствующие npm-аккаунты разработчиков закрыты. Тем, кто успел скачать вредоносный пакет, рекомендуется удалить его и сменить все логины и пароли, используемые в локальном окружении.

Эксперту BleepingComputer удалось отыскать и изучить копии исходников вредоносных Node.js-пакетов. Анализ показал, что код plutov-slack-client, nodetest1010 и nodetest199 одинаков и способен работать на Windows и Unix-подобных системах. При установке зловред открывает обратный шелл, обеспечивая злоумышленнику удаленный доступ к скомпрометированной системе.

«Любой компьютер, на котором установлен или работает этот пакет, следует считать полностью скомпрометированным, — сказано в бюллетене npm. — Все секретные данные и ключи, сохраненные на этом компьютере, следует немедленно сменить, используя другое устройство. Пакет надлежит удалить, однако, поскольку контроль над компьютером уже перехвачен, эта мера не гарантирует удаление всех вредоносных программ, которые могли появиться в результате его установки».

Пакет npmpubman по коду и назначению отличен от рассмотренной выше троицы. Он собирает пользовательские данные из переменных окружения и выгружает их на удаленный сервер. Злоумышленники могут использовать подобный инструмент, к примеру, для сбора информации о системе перед атакой. Активация вредоноса, согласно бюллетеню, не происходит автоматически, жертва должна запустить его вручную.

Подпишитесь на новости

Наталья Касперская поставила под сомнение доверие к генеративному ИИ

Генеративный ИИ умеет писать тексты и код, но можно ли на него полагаться? Наталья Касперская считает, что с доверием к таким системам пока больше вопросов, чем ответов. В интервью корреспонденту Anti-Malware.ru Олесе Афанасьевой на BIS Summit она назвала критерий доверенности применительно к генеративному ИИ загадкой.

По объяснению Касперской, доверенная система должна работать с заранее заданными параметрами и обеспечивать предсказуемый результат.

Генеративный ИИ, по её оценке, под это определение не подпадает: он не способен каждый раз выдавать один и тот же результат.

«Критерий доверенности в применении к генеративному искусственному интеллекту для меня является загадкой», — заявила она.

Главная проблема, считает Касперская, — масштаб моделей. Огромное количество параметров и данных делает полноценную проверку такой системы практически недостижимой. Можно протестировать отдельные ответы и сценарии, но это ещё не доказывает надёжность всей модели.

«Вы можете сделать какие-то выборочные проверки, частичные. Они будут выборочными и частичными, они ничего не докажут», — подчеркнула Касперская.

Получается неудобный вопрос для бизнеса и государства: как доверять системе, поведение которой нельзя исчерпывающе проверить? По словам председателя правления АРПП «Отечественный софт», задача создания доверенного ИИ поставлена, но готового способа её решения она пока не видит.

Одними разговорами, считает Касперская, проблему не закрыть. Нужна совместная работа специалистов по ИИ и информационной безопасности, методистов и разработчиков стандартов.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru