Зловред DirtyMoe за полгода поразил свыше 100 тысяч Windows-машин

Зловред DirtyMoe за полгода поразил свыше 100 тысяч Windows-машин

Зловред DirtyMoe за полгода поразил свыше 100 тысяч Windows-машин

В Avast зафиксировали резкий рост числа заражений, ассоциируемых с ботнетом-криптоджекером DirtyMoe. За последние полгода эксперты выявили по своей клиентской базе более 100 тыс. инфицированных систем, с наибольшей концентрацией в России.

Модульный Windows-зловред DirtyMoe, он же PurpleFox, Perkiler и NuggetPhantom, появился на интернет-арене в конце 2017 года. Он распространяется через email-спам со ссылками на страницы с эксплойтами из набора PurpleFox. После отработки эксплойта (чаще всего для Internet Explorer) в систему жертвы устанавливается руткит, обеспечивающий вредоносу постоянное присутствие.

Ботнет, созданный на основе DirtyMoe, предположительно контролируется из Китая и используется в основном для скрытной добычи криптовалюты. В 2018 году у вредоноса появился дополнительный модуль для проведения DDoS-атак, но его так и не пустили в ход.

Согласно наблюдениям Avast, ежегодный прирост популяции DirtyMoe обычно исчисляется сотнями или тысячами, однако с недавнего времени число заражений стало стремительно расти. За первую половину 2021 года этот показатель увеличился с 10 тыс. до 100 тыс. и даже превысил эту планку — по всей видимости, из-за появления модуля, обеспечившего зловреду самостоятельное расселение на Windows-компьютеры со слабой парольной защитой SMB.

 

Наибольшее количество новых заражений выявлено в России. 

 

Стоит напомнить, что статистика Avast составлена на основании данных, зафиксированных у пользователей ее антивируса.  Истинные размеры ботнета DirtyMoe могут оказаться намного больше.

Подпишитесь на новости

PT Application Firewall получил защиту от атак на LLM

Корпоративному ИИ-ассистенту доверили документы, клиентские данные и доступ к системам. Теперь осталось проследить, чтобы командовать им не начал первый встречный. Positive Technologies разработала LLM Firewall — модуль защиты ИИ-сервисов в составе PT Application Firewall.

По словам компании, он проверяет запросы к языковым моделям и их ответы: ищет попытки обойти ограничения, вытащить системные инструкции, раскрыть конфиденциальную информацию или использовать возможности агента в интересах атакующего.

Одна из целей — противодействие инъекциям в промпт. Вредоносную инструкцию можно отправить боту напрямую или спрятать в документе, который тот обрабатывает. Внешне это обычный текст, а по замыслу — попытка назначить нейросети нового начальника.

Подозрительные обращения модуль позволяет блокировать либо фиксировать для последующего разбора. Отдельно заявлено обнаружение персональных данных, паролей, ключей доступа, а также токсичного и запрещённого контента.

Проверка работает в обе стороны: контролируется и то, что отправляют модели, и то, что она выдаёт пользователю. Секреты могут утечь не только из-за хитрого атакующего, но и благодаря очень старательному сотруднику.

LLM Firewall уже интегрирован в PT AF Cloud. Он подключается к обмену между приложением и моделью через API, совместимый с OpenAI Chat Completions и Responses. Отдельная консоль управления не требуется. В PT AF PRO для развёртывания внутри инфраструктуры заказчика модуль обещают добавить позднее.

Для разных ИИ-сервисов можно задавать свои политики, выбирать мониторинг или блокировку, отдельно настраивать проверку запросов и ответов. События поступают в PT AF для анализа и расследования.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru