Microsoft: Активность Linux-вредоноса XorDDoS выросла на 254%

Microsoft: Активность Linux-вредоноса XorDDoS выросла на 254%

Microsoft: Активность Linux-вредоноса XorDDoS выросла на 254%

Скрытный модульный вредонос XorDDoS, который используется для взлома устройств на Linux и организации DDoS-ботнета, нарастил активность в Сети. По данным Microsoft, за последние шесть месяцев атаки XorDDoS продемонстрировали скачок в 254%.

Впервые об этом зловреде стало известно в 2014 году. Своё имя он получил из-за использования основанного на XOR шифрования, защищающего коммуникации между вредоносом и командным сервером (C2).

Специалисты Microsoft считают, что успех XorDDoS кроется в методах ухода от детектирования и сокрытия в системе жертвы.

«Среди функциональных возможностей вредоносной программы можно отметить обфускацию всех активностей, что помогает обойти защитные меры, действующие на основе правил и поиска по хешу файла. Также бросаются в глаза методы ухода от форензики», — пишут исследователи.

«Мы заметили, что в последних кампаниях XorDDoS прячет свои действия, перезаписывая важные файлы нулевыми байтами».

Как известно, вредонос способен атаковать различные архитектуры системы Linux — от ARM (IoT) до x64-серверов. Слабо защищённые ОС XorDDoS пробивает SSH-брутфорсом. Для дальнейшего распространения зловред использует шелл-скрипт, задача которого — аутентифицироваться с правами root, используя различные пароли.

 

Кроме того, XorDDoS способен устанавливать руткиты и другие пейлоады в атакованную систему.

Подпишитесь на новости

В НГУ создали платформу для проверки качества данных, на которых обучают ИИ

В Новосибирском государственном университете разработали «Каппу» — платформу для управления данными, на которых обучают ИИ. Она должна помочь разобраться, кто подготовил датасет, что в нём меняли и откуда взялась ошибка. Потому что кормить модель мусором, а потом удивляться её ответам — довольно странно.

О разработке и возможности подключения других вузов сообщил сам НГУ. Университетам предлагают бесплатную облачную версию на серверах НГУ либо платную установку в собственной инфраструктуре.

«Каппа» поддерживает разметку и проверку данных, фиксирует версии наборов и авторство изменений. Исправление ошибки сохраняется в новой версии, чтобы при следующем обучении не наступать на те же грабли.

Платформа также позволяет проверять разные модели на подготовленных датасетах. При обучении фиксируются версия данных и параметры, после — результаты тестирования на эталонных наборах. Во время эксплуатации телеметрия помогает отслеживать ошибки и замечать отклонения.

Локальная установка рассчитана в том числе на случаи, когда конфиденциальные данные нельзя выносить за пределы организации.

В репозитории разработчиков среди задач проекта указаны контроль обучения, отслеживание авторства разметки и соблюдения стандартов. Здесь ставка на прослеживаемость: прежде чем требовать от ИИ безупречных ответов, полезно выяснить, чему именно его учили.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru