Боты и майнеры атакуют Azure-системы после публикации эксплойта для OMIGOD

Боты и майнеры атакуют Azure-системы после публикации эксплойта для OMIGOD

Боты и майнеры атакуют Azure-системы после публикации эксплойта для OMIGOD

Киберпреступники самых разных мастей взялись активно атаковать Linux-серверы, работающие в облачной инфраструктуре Microsoft Azure. Причина довольно очевидна — недавно выявленная уязвимость OMIGOD и выложенный в общий доступ эксплойт.

Атаки стартовали 16 сентября, когда исследователи в области кибербезопасности опубликовали PoC-код (proof-of-concept) на GitHub. Злоумышленники взламывают уязвимые системы и превращают их в боты для DDoS или криптомайнинга.

Подробности кампаний киберпреступников рассказал основатель и генеральный директор GreyNoise. По его словам, атаки начинались сравнительно медленно и постепенно набирали обороты.

В самом начале около десяти вредоносных серверов сканировали Сеть, пытаясь найти дырявые серверы. Буквально за ночь число этих серверов выросло до 100.

Напомним, что об уязвимости, которая получила имя OMIGOD, стало известно летом благодаря исследователям из компании Wiz. Сама брешь кроется в приложении Open Management Infrastructure (OMI), которое Microsoft по умолчанию устанавливает на большинство виртуальных машин.

Фактически OMI является Linux-альтернативой Windows Management Infrastructure (WMI) и собирает данные из локальных окружений. Уязвимость получила идентификатор CVE-2021-38647, она позволяет злоумышленникам захватить контроль над атакуемыми серверами. Эксплуатация подразумевает отправку вредоносных пакетов.

Подпишитесь на новости

Наталья Касперская поставила под сомнение доверие к генеративному ИИ

Генеративный ИИ умеет писать тексты и код, но можно ли на него полагаться? Наталья Касперская считает, что с доверием к таким системам пока больше вопросов, чем ответов. В интервью корреспонденту Anti-Malware.ru Олесе Афанасьевой на BIS Summit она назвала критерий доверенности применительно к генеративному ИИ загадкой.

По объяснению Касперской, доверенная система должна работать с заранее заданными параметрами и обеспечивать предсказуемый результат.

Генеративный ИИ, по её оценке, под это определение не подпадает: он не способен каждый раз выдавать один и тот же результат.

«Критерий доверенности в применении к генеративному искусственному интеллекту для меня является загадкой», — заявила она.

Главная проблема, считает Касперская, — масштаб моделей. Огромное количество параметров и данных делает полноценную проверку такой системы практически недостижимой. Можно протестировать отдельные ответы и сценарии, но это ещё не доказывает надёжность всей модели.

«Вы можете сделать какие-то выборочные проверки, частичные. Они будут выборочными и частичными, они ничего не докажут», — подчеркнула Касперская.

Получается неудобный вопрос для бизнеса и государства: как доверять системе, поведение которой нельзя исчерпывающе проверить? По словам председателя правления АРПП «Отечественный софт», задача создания доверенного ИИ поставлена, но готового способа её решения она пока не видит.

Одними разговорами, считает Касперская, проблему не закрыть. Нужна совместная работа специалистов по ИИ и информационной безопасности, методистов и разработчиков стандартов.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru