Новая кампания криптоджекинга атакует коряво настроенные Redis-серверы

Новая кампания криптоджекинга атакует коряво настроенные Redis-серверы

Новая кампания криптоджекинга атакует коряво настроенные Redis-серверы

Киберпреступники запустили кампанию криптоджекинга, нацеленную на неправильно сконфигурированные базы данных Redis. В ходе этих атак используется легитимная служба передачи файлов с открытым исходным кодом.

Новой кампании посвящён отчёт Cado Security. Исследователи описывают действия злоумышленников следующим образом:

«В основе кибератак лежало использование transfer[.]sh. Возможно, это делается для ухода от детектирования. Интерактивность командной строки, связанная с transfer[.]sh, стала идеальным инструментом для размещения и распространения пейлоадов».

На начальном этапе атак злоумышленники ищут незащищённые установки Redis, после чего регистрируют задание cron, приводящее к выполнению кода при парсинге планировщиком. Этот cron job нужен для получения пейлоада, хранящегося в transfer[.]sh.

Ранее похожими приёмами пользовались группировки TeamTNT и WatchDog в своих криптоджекинговых операциях. Пейлоад в этом случае выступает в качестве проводника для вредоносного майнера XMRig.

Утилита pnscan для сетевого сканирования помогает атакующим найти уязвимые Redis-серверы.

Подпишитесь на новости

В НГУ создали платформу для проверки качества данных, на которых обучают ИИ

В Новосибирском государственном университете разработали «Каппу» — платформу для управления данными, на которых обучают ИИ. Она должна помочь разобраться, кто подготовил датасет, что в нём меняли и откуда взялась ошибка. Потому что кормить модель мусором, а потом удивляться её ответам — довольно странно.

О разработке и возможности подключения других вузов сообщил сам НГУ. Университетам предлагают бесплатную облачную версию на серверах НГУ либо платную установку в собственной инфраструктуре.

«Каппа» поддерживает разметку и проверку данных, фиксирует версии наборов и авторство изменений. Исправление ошибки сохраняется в новой версии, чтобы при следующем обучении не наступать на те же грабли.

Платформа также позволяет проверять разные модели на подготовленных датасетах. При обучении фиксируются версия данных и параметры, после — результаты тестирования на эталонных наборах. Во время эксплуатации телеметрия помогает отслеживать ошибки и замечать отклонения.

Локальная установка рассчитана в том числе на случаи, когда конфиденциальные данные нельзя выносить за пределы организации.

В репозитории разработчиков среди задач проекта указаны контроль обучения, отслеживание авторства разметки и соблюдения стандартов. Здесь ставка на прослеживаемость: прежде чем требовать от ИИ безупречных ответов, полезно выяснить, чему именно его учили.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru