Новый Windows/Linux-ботнет проводит DDoS-атаки на серверы Minecraft

Новый Windows/Linux-ботнет проводит DDoS-атаки на серверы Minecraft

Новый Windows/Linux-ботнет проводит DDoS-атаки на серверы Minecraft

Исследователи из Microsoft обнаружили кросс-платформенный ботнет, способный атаковать Windows- и Linux-системы. Основными целями операторов вредоноса являются серверы Minecraft: злоумышленники пытаются положить их с помощью DDoS.

Ботнет получил имя MCCrash. Специалисты выделяют одну из команд, которые киберпреступники отправляют вредоносу, — ATTACK_MCCRASH.

Эта команда заполняет имя пользователя в форме для входа на сервер Minecraft с помощью переменной ${env:random payload of specific size:-a}. Именно эта строка приводит к сбою в работе сервера.

 

«Использование переменной “env“ подтягивает библиотеку Log4j 2, которая и вызывает чрезмерное использование ресурсов. Это специфический, но при этом действенный метод DDoS-атаки», — пишет Microsoft.

На данный момент в конфигурации MCCrash жёстко задана версия атакуемых серверов — 1.12.2. Тем не менее ботнет также может «пробить» версии с 1.7.2 по 1.18.2, на которых работают около половины всех Minecraft-серверов в мире.

 

В версии 1.19 разработчики, кстати, добавили ряд изменений, который препятствуют описанным атакам.

Основной метод распространения вредоноса — пиратские копии и активаторы лицензий Microsoft Windows. За логику работы MCCrash отвечает Python-скрипт «malicious.py». Заражённые устройства могут искать в Сети работающие системы Debian, Ubuntu, CentOS и IoT-девайсы, принимающие подключения по SSH.

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