Хакеры используют Windows-команду Finger для загрузки вредоносного кода

Хакеры используют Windows-команду Finger для загрузки вредоносного кода

Хакеры используют Windows-команду Finger для загрузки вредоносного кода

Обнаружена спам-рассылка, нацеленная на засев бэкдора MineBridge. Загрузка вредоносного кода в данном случае осуществляется с помощью Windows-команды Finger (finger.exe), обычно используемой для вывода информации о пользователях удаленной системы.

Бэкдор MineBridge впервые засветился на радарах ИБ-экспертов в начале прошлого года. На тот момент он распространялся через вредоносные email-рассылки, ориентированные в основном на финансовые организации США. Цепочка заражения запускалась при открытии вложенного документа Word, замаскированного под резюме соискателя вакансии, и исполнении встроенной макрокоманды.

Новая MineBridge-кампания использует ту же приманку. Прикрепленное к спам-письму «резюме» содержит запароленный макрос, который получателю предлагается запустить вручную.

 

Преодолев парольную защиту макрокода, эксперты BleepingComputer выяснили, что при запуске он использует команду Finger для загрузки с удаленного сервера исполняемого файла, замаскированного под цифровой сертификат. Содержимое этого файла закодировано по base64 и на поверку оказалось программой-загрузчиком. После расшифровки с помощью Windows-утилиты certutil загрузчик сохраняется в системе как %AppData%\vUCooUr.exe.

Запуск на исполнение зловредного «сертификата» влечет загрузку исполняемого файла TeamViewer. Вредонос также использует технику подмены DLL для загрузки динамической библиотеки MineBridge в память целевого процесса.

Выполнение кода MineBridge обеспечивает злоумышленнику полный доступ к зараженному ПК, позволяя получить информацию о системе управления учетными записями пользователей (UAC), просматривать список запущенных процессов, завершать работу Windows и перезагружать ее, выполнять различные шелл-команды, включать и выключать микрофон TeamViewer, загружать, модифицировать и удалять произвольные файлы.

О возможности злоупотребления finger.exe с целью загрузки вредоносного кода эксперты предупреждали несколько месяцев назад. В настоящее время эта команда редко используется, и сисадминам рекомендуется ее заблокировать — через AppLocker или каким-либо другим способом.

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