Этот криптомайнер модифицирует настройки CPU для эффективной добычи валюты

Этот криптомайнер модифицирует настройки CPU для эффективной добычи валюты

Этот криптомайнер модифицирует настройки CPU для эффективной добычи валюты

Исследователи наткнулись на интересный криптомайнинговый ботнет поражающий серверы Linux. Особенность его заключается в изменении конфигурации CPU с целью повысить производительность и, как следствие, увеличить количество добываемой цифровой валюты.

Об атаках ботнета рассказали специалисты компании Uptycs. Попав в систему, вредонос модифицирует отдельные настройки процессора — например, отключает аппаратный предварительный выборщик (Hardware Prefetcher).

Эта функция, которая активирована по умолчанию на большинстве процессоров, позволяет CPU загружать данные в кеш памяти. Расчёт сделан на конкретные операции, которые с большой долей вероятности могут потребоваться в ближайшее время.

Таким образом, когда процессор выполняет повторяемые многократно вычисления, Hardware Prefetcher помогает ощутимо повысить производительность.

Моделезависимые регистры (Model-Specific Registers, MSR), которые также находятся в зоне внимания криптомайнера, могут использоваться для управления различными функциями, включая активацию и деактивацию аппаратной предварительной выборки.

В отчёте Uptycs  исследователи отмечают, что зафиксировали кампанию ботнета в июне 2021 года. В ходе этих атак злоумышленники взламывали серверы Linux, загружали MSR-драйвер и уже затем отключали Hardware Prefetcher.

Заключительным этапом вредонос устанавливал в систему популярное приложение XMRig, предназначенное для майнинга криптовалюты. Эксперты перечислили уязвимости, которые операторы ботнета используют в кибератаках: CVE-2020-14882 и CVE-2017-11610.

38% крупных компаний делают свой ИИ, но защищать его умеют единицы

Российский бизнес всё активнее развивает собственные ИИ-сервисы, однако с их безопасностью дела обстоят заметно хуже. К такому выводу пришли эксперты К2 Кибербезопасность и «Лаборатории Касперского», опросившие специалистов более чем из 200 крупных компаний из сфер ИТ, финансов, телекоммуникаций, торговли, строительства и фармацевтики.

Исследование показало, что 38% крупных организаций уже имеют собственные команды, разрабатывающие ИИ-решения для внутренних процессов.

При этом в 75% случаев такие проекты полностью или частично не соответствуют практикам MLSecOps — подходу, который отвечает за безопасность систем искусственного интеллекта на всех этапах их жизненного цикла.

В целом компании не делают ставку на какой-то один инструмент. Более половины респондентов (59%) одновременно используют несколько типов ИИ-сервисов: отечественные и зарубежные решения, собственные разработки и продукты, созданные на заказ.

Наиболее востребованными остаются российские ИИ-сервисы — их используют 75% компаний. Зарубежные решения применяют 60% участников исследования. Такой расклад аналитики связывают с требованиями законодательства и политикой импортозамещения.

Однако внедрять ИИ бизнес научился быстрее, чем обеспечивать его безопасность. По данным исследования, лишь 18% компаний могут говорить о наличии управляемых процессов защиты собственных ИИ-разработок. Зрелые практики MLSecOps внедрены всего у 7% организаций.

Особенно тревожно выглядит другая цифра: в 60% случаев безопасность ИИ-проектов обеспечивают исключительно разработчики, без участия специалистов по информационной безопасности. Это увеличивает риск ошибок, утечек данных и появления новых уязвимостей.

Эксперты отмечают, что рынок MLSecOps пока только формируется, а многие компании ещё не понимают, как правильно защищать собственные ИИ-системы. При этом искусственный интеллект всё чаще становится частью критически важных бизнес-процессов, а значит цена ошибок будет только расти.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru