Каждый пятый спящий домен потенциально опасен либо откровенно вредоносен

Каждый пятый спящий домен потенциально опасен либо откровенно вредоносен

Каждый пятый спящий домен потенциально опасен либо откровенно вредоносен

Эксперты подразделения Unit42 компании Palo Alto Networks представили результаты мониторинга трафика в доменах, которые долго не подавали признаки жизни и вдруг проснулись. Как оказалось, 22,27% давно созданных сайтов являются вредоносными, подозрительными или небезопасными для работы.

Исследование было запущено после того, как выяснилось, что в ходе атаки на SolarWinds троян использовал DGA для вывода данных целевых систем в поддомены. Специалистов заинтересовала проблема своевременного выявления доменов, которые злоумышленники регистрируют и оставляют в бездействии — зарабатывать чистую репутацию к моменту атаки, чтобы обмануть защитные фильтры.

Весь сентябрь эксперты мониторили дремлющие хосты, фиксируя динамику DNS-трафика. Оказалось, что заготовленные впрок домены легитимных компаний оживают постепенно, а в тех, что принадлежат киберкриминалу, трафик может за сутки возрасти в 10 раз.

Именно характер таких изменений и позволил исследователям в среднем идентифицировать по 26 тыс. потенциально опасных хостов в сутки. К концу наблюдений выяснилось, что 3,8% таких находок откровенно вредоносные, 19% подозрительны, а 2% ненадежны в качестве рабочей среды.

 

Кроме внезапного и резкого взлета трафика, верными признаками злого умысла в создании стратегического запаса, по словам экспертов, являются скудный / скопированный / невразумительный контент, отсутствие данных заявителя в базе WHOIS и наличие множества сгенерированных по DGA поддоменов.

Злоумышленники обычно используют DGA, чтобы уберечь свои C2-серверы от обнаружения. Мониторинг на основе только этого признака ежедневно приносил по два положительных результата; при их пробуждении сразу объявлялись сотни тысяч поддоменов. Яркий пример тому — летняя кампания Pegasus; два его C2-домена были зарегистрированы в 2019 году, а проснулись в минувшем июле, с высоким процентом DGA-трафика (23,22% на старте, 42,04% спустя пару дней, по данным Palo Alto).    

Созданные по DGA домены используют также фишеры — тоже для маскировки, как прокси-слой для разделения трафика поисковых ботов и аналитиков (направляются на легитимные сайты) и потенциальных жертв (направляются на страницы-ловушки).

Наконец, DGA используется в целях так называемой черной оптимизации. Мошенники связывают между собой множество веб-страниц на одном и том же IP-адресе с тем, чтобы повысить рейтинг хоста в поисковой системе.

Репутационные фильтры обычно уделяют почтенным доменам меньше внимания, чем новичкам, которых они априори считают подозрительными. Исследование Palo Alto показало, что домены, спящие много месяцев, а то и пару лет, могут преподнести неприятный сюрприз с большей вероятностью — по оценке экспертов, раза в три.

AM LiveПодписывайтесь на канал "AM Live" в Telegram, чтобы первыми узнавать о главных событиях и предстоящих мероприятиях по информационной безопасности.

Apple учит гуманоидов с Vision Pro: человек показывает — робот делает

Исследователи из Apple совместно с MIT, Carnegie Mellon, Университетом Вашингтона и UC San Diego придумали интересный способ обучать гуманоидных роботов: надеваем Vision Pro, записываем действия человека — и робот учится повторять.

Да, это примерно как «смотри, как я делаю, и делай так же».

Команда собрала более 25 000 человеческих и 1 500 роботизированных демонстраций — получился датасет PH2D. На его основе они обучили единую модель, способную управлять настоящим гуманоидом в реальном мире.

Смысл в том, чтобы использовать видео от первого лица: человек взаимодействует с предметами — открывает ящики, переставляет вещи, нажимает кнопки. А робот потом учится делать то же самое, не нуждаясь в дорогом ручном управлении.

Для съёмки использовали приложение для Apple Vision Pro, которое задействует камеру в нижней части устройства и ARKit для отслеживания 3D-движений головы и рук.

Чтобы сделать всё подешевле, учёные придумали простое 3D-печатное крепление для камеры ZED Mini Stereo, чтобы использовать её с гарнитурами вроде Meta (корпорация Meta признана экстремисткой и запрещена в России) Quest 3. Получилось почти то же самое — но дешевле и доступнее.

 

Замедлить, чтобы успеть

Поскольку человек двигается намного быстрее, чем робот, все человеческие демонстрации замедлили в 4 раза. Так роботу проще учиться без дополнительных переделок.

Human Action Transformer (HAT)

Главная звезда исследования — модель HAT (Human Action Transformer). Её особенность в том, что она обучается на данных от людей и роботов одновременно и не делит их по источникам. В результате получается универсальная политика, которая работает на любых «телах» — человеческих или механических.

И это даёт результат: в тестах роботы, обученные по такой схеме, справлялись даже с незнакомыми задачами — лучше, чем при обычном подходе.

AM LiveПодписывайтесь на канал "AM Live" в Telegram, чтобы первыми узнавать о главных событиях и предстоящих мероприятиях по информационной безопасности.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru