Группа 8220 нарастила ботнет до 30 тыс. хостов для майнинга криптовалюты

Группа 8220 нарастила ботнет до 30 тыс. хостов для майнинга криптовалюты

Группа 8220 нарастила ботнет до 30 тыс. хостов для майнинга криптовалюты

Группировка «8220», занимающаяся криптомайнингом, воспользовалась уязвимостями в Linux и облачных приложениях для создания крупного ботнета, насчитывающего более 30 тысяч зараженных хостов.

В целом участников «8220» можно охарактеризовать как низкоквалифицированных, но при этом финансово мотивированных киберпреступников. Группа атакует хосты AWS, Azure, GCP, Alitun и QCloud, проникая на них с помощью дыр в уязвимых версиях Docker, Redis, Confluence и Apache. Ранее злоумышленники задействовали публично доступный эксплойт для компрометации серверов Confluence.

После получения доступа группировка использует брутфорс для подбора учетных данных SSH. Таким способом хакеры продвигаются дальше и запускают криптомайнеры, добывающие цифровую валюту за счет вычислительных ресурсов жертвы.

Группа «8220» активна как минимум с 2017 года. Несмотря на то что уровень подготовки и знаний хакеров оставляет желать лучшего, им удалось нарастить серьезные масштабы своих кампаний. Это ещё один пример того, как низкоквалифицированные киберпреступники могут быть опасны.

Последнюю по времени кампанию «8220» анализировали специалисты SentinelLabs, отметившие нововведения во вредоносном скрипте, который используется для создания ботнета. Этот кусок кода оказался достаточно скрытым, хотя у него и отсутствуют стандартные механизмы ухода от детектирования.

С конца июня злоумышленники используют специальный файл для SSH-брутфорса, в котором содержатся 450 жестко заданных учетных данных. Также операторы ботнета добавили в скрипт список блокировки, чтобы исключить определенные хосты из цепочки атак. В этом стоп-листе в основном содержатся ханипоты исследователей в области кибербезопасности.

 

Помимо этого, стоит отметить, что группировка использует новую версию кастомного криптомайнера — PwnRig, основанного на майнере Monero с открытым исходным кодом — XMRig. В последней версии PwnRig используется фейковый поддомен ФБР с IP-адресом, указывающим на государственный ресурс Бразилии.

В России разработали способ удалить свой биометрический след

В ИТ-компании «Криптонит» (входит в «ИКС Холдинг») разработали метод, который позволяет выборочно удалять цифровые образы людей из систем распознавания лиц. Если совсем просто, речь идёт о технологии, которая должна помочь реализовать право человека отозвать согласие на обработку своей биометрии — так, чтобы система действительно перестала его узнавать.

Проблема тут в том, что современные системы распознавания лиц устроены не так прямолинейно, как может показаться.

Даже если сведения о человеке формально удалили из базы, его цифровой образ может всё равно остаться внутри уже обученной модели. То есть на бумаге данные вроде бы стерли, а на практике алгоритм всё ещё способен узнать этого человека.

Именно это и делает тему особенно чувствительной. С биометрией всё сложнее, чем с обычными персональными данными: пароль можно поменять, а лицо — нет. Если такие данные утекают, риски уже совсем другого уровня, потому что украденные цифровые слепки можно использовать для создания поддельных образов и обхода биометрической аутентификации.

 

В «Криптоните» утверждают, что их метод решает задачу не маскировкой и не косметическим удалением, а на уровне внутренней логики самой модели. Проще говоря, алгоритм перестаёт использовать сведения о конкретном человеке и больше не может его распознавать, при этом способность узнавать остальных людей сохраняется.

По словам разработчиков, на тестовых наборах данных технология показала заметное снижение эффективности распознавания именно тех лиц, которые нужно «забыть», — до 88%. При этом общая точность системы, как утверждается, осталась на прежнем уровне.

Практическое применение у такого подхода вполне очевидное. В первую очередь это системы видеонаблюдения с распознаванием лиц, СКУД и корпоративная безопасность. Например, технология может пригодиться для удаления биометрических данных уволенных сотрудников, когда компания обязана прекратить их обработку, но не хочет при этом заново переобучать всю систему с нуля.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru