Исследователи случайно обнаружили, как прибить KmsdBot

Исследователи случайно обнаружили, как прибить KmsdBot

Исследователи случайно обнаружили, как прибить KmsdBot

Тестируя кросс-платформенный бот в лабораторных условиях, эксперты Akamai послали некорректную команду. Получив ее, образец KmsdBot выдал ошибку и перестал отвечать.

О появлении нового ботнета, способного проводить DDoS-атаки и майнить монеро, стало известно в прошлом месяце, после публикации Akamai Security Research. Лежащий в его основе Go-зловред, которому было присвоено кодовое имя KmsdBot, умеет также самостоятельно распространяться, подбирая пароли к SSH.

Продолжая изучать нового вредоноса, исследователи создали установку из двух виртуальных машин. В одной запустили бинарник KmsdBot, другая имитировала командный сервер.

В ходе проверки C2-функциональности связь с «оператором» внезапно прервалась — как выяснилось, из-за одной-единственной команды. Отдавая ее, аналитики допустили синтаксическую ошибку — не поставили пробел между целевым сайтом и портом:

!bigdata www.bitcoin.com443 / 30 3 3 100

Проверка на наличие таких ошибок в KmsdBot отсутствует, поэтому неправильно переданные параметры вызвали сбой программы:

 

У KmsdBot также нет механизма устойчивости, а значит, оператору зловреда в этом случае придется повторно заражать целевую систему и заново налаживать C2-связь.

Cloud.ru открыл код фильтра, который не отдаст пароли и ПДн нейросети

Cloud.ru открыл исходный код Guardrails Filter — инструмента, который не даёт пользователям случайно скормить языковой модели персональные данные, пароли, API-ключи и другие корпоративные секреты. Компании смогут бесплатно развернуть сервис в собственной инфраструктуре и подключить его к моделям любых провайдеров.

Guardrails Filter встаёт между корпоративным приложением и нейросетью. Перед отправкой запроса он ищет конфиденциальную информацию и заменяет её синтетическими значениями.

Когда модель формирует ответ, сервис возвращает исходные данные на место. В итоге пользователь получает нормальный результат, а условный «пароль_от_прода» не отправляется неизвестно куда вместе с просьбой составить отчёт.

Инструмент уже применяется в среде AI Factory для защиты запросов к сервису Foundation Models, а также в клиентских и внутренних проектах Cloud.ru. Открытая версия не привязана к облачной платформе компании и может работать внутри закрытого ИТ-контура.

Пользователям доступны готовые правила обнаружения конфиденциальной информации. Можно создавать и собственные — например, для номеров договоров, идентификаторов клиентов или кодовых названий проектов. Управление осуществляется через личный кабинет: там разрешается настраивать и тестировать правила, просматривать журналы и отслеживать предупреждения.

В Guardrails Filter также есть Ghost Mode. Он позволяет проверить, какие данные сервис стал бы блокировать, но пока не вмешиваться в реальный трафик. Удобный режим для тех, кто не хочет включать защиту рубильником и затем выяснять, почему половина запросов внезапно исчезла.

На публичном бенчмарке pii-bench инструмент получил 93,1 балла по метрике F1. Заявленная точность срабатываний достигла 99,9% — примерно 999 из 1000 обнаружений должны быть верными.

Исходный код версий Standalone и ExtProc опубликован на GitHub и GitVerse. Теперь защищать корпоративные данные от слишком любознательных нейросетей можно собственными силами и заодно проверить, что именно происходит под капотом.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru