Операторы NAS-шифровальщика DeadBolt атакуют российские учебные заведения

Операторы NAS-шифровальщика DeadBolt атакуют российские учебные заведения

Операторы NAS-шифровальщика DeadBolt атакуют российские учебные заведения

Шифровальщик DeadBolt, заточенный под сетевые накопители (NAS), все еще актуален как угроза. Жертвами вымогательства чаще всего становятся представители малого и среднего бизнеса; эксперты Group-IB зафиксировали также несколько атак на ведущие российские вузы и провели анализ образца, полученного в ходе одного из инцидентов.

Вредонос DeadBolt известен не только своей избирательностью, но также тем, что требует выкуп не только у жертвы (0,03-0,05 биткоина, то есть менее $1000 по текущему курсу), но и у производителя NAS-устройств — QNAP или ASUStor (50 BTC за детали используемой уязвимости и мастер-ключ). Необычен также способ передачи ключа расшифровки после уплаты выкупа: жертва получает его в деталях блокчейн-транзакции (внутри кода OP_RETURN).

 

Анализ семпла DeadBolt (файла ELF), полученного при разборе одной из недавних атак, показал, что вредонос написан на Golang и представляет собой 32-битную программу для Linux/ARM. При запуске в режиме шифрования зловред загружает список расширений для поиска и конфигурацию из указанного в командной строке файла JSON (после загрузки перезаписывается нулевыми байтами и удаляется, чтобы предотвратить восстановление содержимого).

Шифрование данных осуществляется с помощью AES-128 в режиме CBC, при этом используется многопоточная обработка. Расшифровка запускается автоматически через веб-интерфейс NAS после ввода ключа, оплаченного жертвой. По завершении процесса вредоносная программа удаляет свои файлы.

Вывода данных при заражении DeadBolt не происходит (операторы шифровальщиков обычно прибегают к краже, чтобы угрожать публикацией в случае неуплаты выкупа). Среди жертв вымогательских NAS-атак числятся представители малого и среднего бизнеса, учебные заведения, физлица; их прописка при этом (страна), похоже, не имеет значения.

Криминальная группировка, стоящая за DeadBolt, активна в интернете как минимум с начала 2022 года. В январе число зараженных устройств исчислялось тысячами, а сейчас уже перевалило за 20 тысяч — по крайней мере, так пишет голландская полиция, которой удалось обманом собрать 155 ключей расшифровки, прежде чем злоумышленники спохватились и усилии контроль платежей.

Вектор атаки DeadBolt долго оставался неизвестным; сами злоумышленники утверждали, что используют уязвимость нулевого дня. В начале прошлого месяца на фоне новой волны атак DeadBolt вышел патч для QTS, подтвердивший гипотезу 0-day (CVE-2022-27593).

Рекомендации Group-IB по защите NAS от подобных атак:

  • не пренебрегать обновлением программного обеспечения / прошивки NAS-устройств;
  • настроить двухфакторную аутентификацию (2FA) в учетной записи администратора;
  • включить SystemConnectionLogs (журнал подключений) на устройстве;
  • настроить отправку событий журналов (системного и SystemConnectionLogs) на удалённый Syslog-сервер;
  • использовать сильные пароли;
  • отключить учетную запись admin и создать отдельный аккаунт с правами администратора;
  • отключить неиспользуемые сервисы (FTP, Telnet и т. п.);
  • переназначить порты основных служб (SSH, FTP, HTTP/HTTPS), заданные по умолчанию;
  • отключить автоматический проброс портов в myQNAPcloud.

Нейросеть как цифровой костыль: учёные предупредили об ослаблении мышления

Активное использование искусственного интеллекта может постепенно ослаблять навыки, которые человек передаёт нейросети. К такому выводу пришли исследователи из университетов Ватерлоо, Торонто и Пердью. Впрочем, отправлять ChatGPT на костёр рано: проблема не в самом ИИ, а в привычке использовать его вместо собственной головы.

Учёные называют этот процесс когнитивной разгрузкой. Человек поручает внешнему инструменту запоминать информацию, искать решения и выстраивать рассуждения.

Результат появляется быстрее, но мозг получает меньше практики. Если так продолжается долго, самостоятельно выполнить знакомую задачу становится сложнее.

Показательный эксперимент провели почти с тысячей школьников, изучавших математику. Во время тренировок обычный помощник на базе GPT-4 улучшил их результаты на 48%.


Однако после отключения нейросети ученики написали проверочную работу на 17% хуже группы, которая занималась без ИИ. Другой вариант ИИ-репетитора работал иначе: не выдавал готовое решение, а подталкивал школьников к самостоятельному ответу. В этом случае заметного ухудшения результатов не обнаружили.


Похожий эффект исследователи наблюдали у врачей, применявших ИИ для поиска аденом во время колоноскопии. После возвращения к работе без алгоритма эффективность специалистов снизилась: показатель выявления образований упал с 28,4 до 22,4%.

Особенно опасной такая зависимость может стать в профессиях, где необходимо самостоятельно принимать сложные решения. Чем больше работы забирает алгоритм, тем реже человек тренирует собственные навыки.


Отказываться от нейросетей авторы не предлагают. Безопаснее использовать их для подсказок, объяснений, обратной связи и проверки собственных выводов.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru