Студент нашел ошибку на сайте QLocker и сэкономил жертвам $27 000

Студент нашел ошибку на сайте QLocker и сэкономил жертвам $27 000

Студент нашел ошибку на сайте QLocker и сэкономил жертвам $27 000

Учащийся Стэнфордского университета Джек Кейбл (Jack Cable) сумел обмануть систему отслеживания платежей, используемую операторами QLocker, и помог жертвам заражения восстановить данные без уплаты выкупа. Злоумышленники уже обнаружили ошибку и устранили ее, но исследователь успел лишить их выручки в $27 тысяч.

Атаки вымогательской программы QLocker, ориентированной на сетевые накопители производства QNAP Systems, эксперты наблюдают с конца марта. Этот вредонос примечателен тем, что вместо прогона какого-либо алгоритма шифрования применяет сжатие — архивирует файлы с помощью 7-Zip, защищая их паролем. За этот пароль злоумышленники требуют выкуп в 0,01 биткоина (немногим более $480 по текущему курсу).

Пав жертвой QLocker, приятель Кейбла, зная, что тот иногда подрабатывает консультантом по вопросам ИБ, попросил его помочь разобраться с оплатой. Открыв указанную злоумышленниками страницу, молодой человек обнаружил, что смена регистра при вводе одного из символов в поле «ID транзакции» влечет прием платежа и выдачу нужного ключа.

Студент поделился своей находкой в Твиттере, предложив жертвам заражения свою помощь. Таким образом, повторяя все тот же трюк, Кейбл предотвратил финансовые потери полусотни пользователей.

Компания QNAP тем временем опубликовала предупреждение об атаках QLocker, уточнив, что для его внедрения злоумышленники используют две уязвимости — CVE-2020-36195 (возможность инъекции SQL-кода) и CVE-2021-28799 (вшитый пароль администратора). Разработчик выпустил патчи, обновил свой инструмент Malware Remover для удаления вредоносных программ из ОС QTS и QuTS и рекомендует пользователям как можно скорее применить обновления, а также усилить пароли и сменить дефолтный порт 8080, открывающий доступ к интерфейсу NAS-устройств.

ФСТЭК России определилась со списком угроз для ИИ-систем

В банке данных угроз (БДУ), созданном ФСТЭК России, появился раздел о проблемах, специфичных для ИИ. Риски в отношении ИБ, связанные с качеством софта, ML-моделей и наборов обучающих данных, здесь не рассматриваются.

Угрозы нарушения конфиденциальности, целостности или доступности информации, обрабатываемой с помощью ИИ, разделены на две группы — реализуемые на этапе разработки / обучения и в ходе эксплуатации таких систем.

В инфраструктуре разработчика ИИ-систем оценки на предмет безопасности информации требуют следующие объекты:

 

Объекты, подлежащие проверке на безопасность в инфраструктуре оператора ИИ-системы:

 

Дополнительно и разработчикам, и операторам следует учитывать возможность утечки конфиденциальной информации, а также кражи, отказа либо нарушения функционирования ML-моделей.

Среди векторов возможных атак упомянуты эксплойт уязвимостей в шаблонах для ИИ, модификация промптов и конфигурации агентов, исчерпание лимита на обращения к ИИ-системе с целью вызвать отказ в обслуживании (DoS).

В комментарии для «Ведомостей» первый замдиректора ФСТЭК Виталий Лютиков пояснил, что составленный ими перечень угроз для ИИ ляжет в основу разрабатываемого стандарта по безопасной разработке ИИ-систем, который планировалась вынести на обсуждение до конца этого года.

Представленная в новом разделе БДУ детализация также поможет полагающимся на ИИ госструктурам и субъектам КИИ данных скорректировать процессы моделирования угроз к моменту вступления в силу приказа ФТЭК об усилении защиты данных в ГИС (№117, заработает с марта 2026 года).

Ужесточение требований регулятора в отношении безопасности вызвано ростом числа атак, в том числе на ИИ. В этих условиях важно учитывать не только возможности ИИ-технологий, но и сопряженные с ними риски.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru