Вредоносный майнер для Linux от TeamTNT научился избегать детектирования

Вредоносный майнер для Linux от TeamTNT научился избегать детектирования

Вредоносный майнер для Linux от TeamTNT научился избегать детектирования

Киберпреступная группа TeamTNT добавила в свой вредоносный криптомайнер для систем Linux новые функции, позволяющие ещё лучше спрятать вредонос от защитного софта и глаз исследователей. Об этом сообщили исследователи из AT&T Alien Labs.

Напомним, что майнер является составной частью ботнета TeamTNT, о котором не так давно писали специалисты Trend Micro. В декабре, по данным исследователей, боты Xanthe, принадлежащие кибергруппировке, начали проникать на серверы Linux через плохо настроенные Docker API.

Задача ботнета TeamTNT — добывать криптовалюту для киберпреступников. Известно, что кампания злоумышленников активна как минимум с апреля 2020 года. Основной целью вредоноса являются установки Docker, однако операторы также атакуют и некорректно настроенные инсталляции Kubernetes.

Теперь специалисты рассказали об усовершенствовании зловреда, разрабатываемого TeamTNT. В частности, операторы ботнета стали использовать новый инструмент, помогающий спрятать вредоносный процесс от программ-анализаторов (вроде «ps» и «lsof»).

«Киберпреступная группировка использует новый инструмент, чтобы избежать детектирования. Операторы ботнета скопировали новые функциональные возможности из репозиториев с открытым исходным кодом», — пишут эксперты AT&T Alien Labs.

Речь идёт об инструменте libprocesshider, исходный код которого доступен с 2014 года на GitHub. Согласно описанию, libprocesshider позволяет «спрятать процесс в системах Linux с помощью прелоадера ld».

Изначально новый инструмент попадает в систему жертвы в виде замаскированного tar-файла, дальше его распаковывает скрипт и записывает по пути /usr/local/lib/systemhealt.so. После этого libprocesshider добавляется в /etc/ld.so.preload.

В России хотят поставить на учет учебные материалы для ИИ-моделей

Минцифры РФ готовит законопроект, обязывающий разработчиков раскрывать сведения о наборах данных, используемых для обучения ИИ-моделей. Инициатива пока обсуждается в профильных ведомствах и сообществах игроков рынка.

Как выяснили «Ведомости», создатели подобных решений должны будут указывать наименование набора для тренинга, дату его создания, формат, объем и происхождение. В перспективе возможно создание специализированного реестра для ИИ.

Предложение выдвинуто в рамках работы правительства над регулированием сферы ИИ. Пока лишь известно, что разрабатываемый закон определит критерии российского происхождения нейросетей, закрепит право на авторство, обязанности и ответственность разработчиков, а также введет маркировку ИИ-контента.

Параллельно российские власти работают над мерами противодействия использованию ИИ в противоправных целях. Предложено даже признать применение ИИ отягчающим обстоятельством при совершении преступлений.

Предложение Минцифры о раскрытии источников обучающих данных для больших языковых моделей пока не принято на рассмотрение. Опрошенные новостным изданием эксперты сомневаются, что иностранные вендоры вроде OpenAI, Microsoft, Google, Perplexity будут соблюдать это требование.

По идее, новая инициатива должна повысить доверие к ИИ, возможность независимой оценки качества таких решений и дисциплины работы с данными. В то же время нововведение, скорее всего, потребует создания специального реестра, который будет заполняться формально из-за увеличения нагрузки на разработчиков, заинтересованных в скорейшем выводе ИИ-решений на рынок.

В то же время эксперты отметили, что в условиях дефицита качественных и юридически чистых наборов данных для обучения ИИ раскрытие их происхождения будет способствовать формированию нового коммерческого рынка.

Использование данных, взятых из открытых источников и без ведома владельцев создает риски утечки конфиденциальной информации и порождает конфликт интересов в случаях нарушения авторских прав. Подобные ситуации вынуждают создателей ИИ-моделей более внимательно относиться к подбору учебных данных и в случае необходимости покупать права на контент либо заключать договоры на использование.

В настоящее время закона, регулирующего сферу ИИ, в России нет; в законодательстве даже отсутствуют нужные определения. Освоение таких технологий пока осуществляется в соответствии с утвержденной указом Президента стратегией развития ИИ до 2030 года.

По этой причине попытки госрегулирования пока носят декларативный или рекомендательный характер. Так, в конце прошлого года было выдвинуто предложение о создании технических стандартов по ИИ и продвижение их на международном уровне.

Минцифры также определилось с требованиями к ПАК для ИИ и собирается создать киберполигон для проверки безопасности ИИ-систем, предназначенных для использования на критически важных объектах.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru