Боты Xanthe проникают на Linux через плохо настроенные Docker API

Боты Xanthe проникают на Linux через плохо настроенные Docker API

Боты Xanthe проникают на Linux через плохо настроенные Docker API

Обнаружен новый Linux-ботнет, построенный на серверах Docker. Анализ показал, что лежащий в его основе вредонос с кодовым именем Xanthe распространяется в основном через Docker API, которые из-за неправильной конфигурации оказались доступны из интернета и плохо защищены.

По данным Cisco Talos, новоявленный ботнет активен уже больше полугода. В настоящее время он используется для добычи Monero за счет чужих мощностей и с этой целью загружает на серверы вариант криптомайнера XMRig.

Скриптовый зловред, на котором основан Xanthe, имеет модульную структуру. Основной компонент xanthe.sh, название которого эксперты используют для идентификации бот-сети, загружается с помощью скрипта pop.sh. После запуска xanthe.sh скачивает еще четыре модуля, в том числе XMRig с конфигурационным файлом в формате JSON.

 

Остальные вспомогательные модули выполняют защитные функции:

  • libprocesshider.so скрывает процессы бота;
  • шелл-скрипт xesa.txt отключает сторонние майнеры и службы безопасности;
  • шелл-скрипт fczyo завершает процессы Docker-контейнеров конкурирующих троянских программ и создает новых пользователей sysall, system, logger и autoupdater, чтобы обеспечить возможность выполнения команд с привилегиями администратора.

Основной скрипт Xanthe также отвечает за распространение инфекции на другие компьютеры в локальных и удаленных сетях. С этой целью он ослабляет защиту SSH-демона и крадет сертификаты на стороне клиента, чтобы с их помощью авторизоваться на удаленных хостах и запустить команду на загрузку своей копии.

Поиск через Shodan, проведенный исследователями, выявил более 6 тыс. уязвимых серверов Docker — в основном в США, Китае, Ирландии, Японии и Южной Корее. К сожалению, выбрать правильные настройки для Docker API не так уж просто, и соответствующий демон зачастую оказывается открытым для злоупотреблений. Хакеры прекрасно это знают и не упускают случая воспользоваться такой возможностью. В частности, Docker-серверы часто избирает мишенью криминальная группа TeamTNT.

В России разработали способ удалить свой биометрический след

В ИТ-компании «Криптонит» (входит в «ИКС Холдинг») разработали метод, который позволяет выборочно удалять цифровые образы людей из систем распознавания лиц. Если совсем просто, речь идёт о технологии, которая должна помочь реализовать право человека отозвать согласие на обработку своей биометрии — так, чтобы система действительно перестала его узнавать.

Проблема тут в том, что современные системы распознавания лиц устроены не так прямолинейно, как может показаться.

Даже если сведения о человеке формально удалили из базы, его цифровой образ может всё равно остаться внутри уже обученной модели. То есть на бумаге данные вроде бы стерли, а на практике алгоритм всё ещё способен узнать этого человека.

Именно это и делает тему особенно чувствительной. С биометрией всё сложнее, чем с обычными персональными данными: пароль можно поменять, а лицо — нет. Если такие данные утекают, риски уже совсем другого уровня, потому что украденные цифровые слепки можно использовать для создания поддельных образов и обхода биометрической аутентификации.

 

В «Криптоните» утверждают, что их метод решает задачу не маскировкой и не косметическим удалением, а на уровне внутренней логики самой модели. Проще говоря, алгоритм перестаёт использовать сведения о конкретном человеке и больше не может его распознавать, при этом способность узнавать остальных людей сохраняется.

По словам разработчиков, на тестовых наборах данных технология показала заметное снижение эффективности распознавания именно тех лиц, которые нужно «забыть», — до 88%. При этом общая точность системы, как утверждается, осталась на прежнем уровне.

Практическое применение у такого подхода вполне очевидное. В первую очередь это системы видеонаблюдения с распознаванием лиц, СКУД и корпоративная безопасность. Например, технология может пригодиться для удаления биометрических данных уволенных сотрудников, когда компания обязана прекратить их обработку, но не хочет при этом заново переобучать всю систему с нуля.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru