Linux-зловреда Mirai наняли тестировать DDoS-бот с функциями шифровальщика

Linux-зловреда Mirai наняли тестировать DDoS-бот с функциями шифровальщика

Linux-зловреда Mirai наняли тестировать DDoS-бот с функциями шифровальщика

Обнаружен вариант Mirai-подобного бота, загружающий нового вредоноса Medusa, написанного на Python. В Cyble изучили дополнительный бот и выяснили, что он умеет проводить DDoS-атаки, брутфорсить Telnet, открывать бэкдор, а также шифровать файлы и требовать выкуп. Некоторые функции работают некорректно, что может говорить о стадии разработки.

При активации IoT-бот Mirai подключается к C2-серверу, расположенному во Франции, получает файл medusa_stealer.sh и запускает его на исполнение. В сценарии прописаны команды на загрузку (с болгарского сервера) и запуск клиента Medusa на Linux-устройствах разных архитектур: MIPS, MIPSel (32-битная little-endian MIPS), SH-4, x86, ARMv6, i586, i686, PowerPC, M86K, SPARC.

В блоках инструкций нового бота встречаются фразы на французском языке. После запуска вредонос собирает информацию о системе (имя пользователя, имя хоста, IP-адрес, тип ОС, потребление ресурсов CPU и RAM, число ядер процессора, UUID) и отправляет ее на свой сервер через POST-запрос с кастомным заголовком User-Agent: Medusa-Stealer/1.0.

В ответ он может получить команду на проведение DDoS-атаки уровня 3, 4 или 7, в том числе с подменой IP-адреса источника. Однако экспертов больше заинтересовала функция MedusaRansomware(), необычная для IoT-зловреда.

Ее выполнение предполагает поиск файлов с конкретными расширениями и шифрование содержимого 256-битным ключом AES (исключение составляют системные файлы). К имени зашифрованных файлов добавляется расширение .medusastealer; по завершении процесса зловред выжидает 24 часа, а затем стирает все файлы на дисках, включая «C:».

Под занавес Medusa выводит сообщение с требованием выкупа и инструкциями для жертвы — данные к этому моменту уже уничтожены. Аналитики предположили, что виной тому недосмотр вирусописателей.

 

Новоявленный бот также умеет проводить брутфорс-атаки на сервисы Telnet. С этой целью ему придан сканер портов 23 и списки ходовых юзернеймов и паролей. Установив соединение, зловред передает полезную нагрузку — infection_medusa_stealer.

В списке принимаемых команд Medusa числятся также FivemBackdoor и sshlogin. Выполнение первой должно обеспечить оператору скрытый доступ к зараженному устройству, вторая, по всей видимости, запускает попытки брутфорса SSH. Однако соответствующих кодов у бота не обнаружено — возможно, это просто задел под дальнейшее развитие вредоносного проекта.

После слива исходников Mirai его производные стали быстро плодиться; к сожалению, эта угроза актуальна и по сей день. В середине прошлого года многочисленные наследники Mirai возглавили рейтинг IoT-зловредов, составленный Kaspersky. Наблюдения Cyble показывают, что ситуация пока не изменилась.

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