Linux-бэкдор Balada Injector атакует WordPress-сайты с 2017 года

Linux-бэкдор Balada Injector атакует WordPress-сайты с 2017 года

Linux-бэкдор Balada Injector атакует WordPress-сайты с 2017 года

По оценкам специалистов, около миллиона сайтов на WordPress стали жертвой продолжительной кампании киберпреступников. Атакующие использовали «все известные уязвимости в темах и плагинах» для внедрения Linux-бэкдора.

Сам вредонос получил имя Balad Injector, а кампания по его распространению длится с 2017 года. Задача злоумышленников — перенаправлять потенциальных жертв на фейковые страницы техподдержки, мошеннические сайты с лотереями и т. п.

Исследователи из компании Sucuri считают, что атакующие задействуют известные уязвимости в нескольких плагинах и темах для установки бэкдора. При этом атаки Balada Injector проходят волнами — раз в месяц или около того. Для обхода списков блокировки злоумышленники каждый раз используют свежее доменное имя.

Список уязвимых плагинов, которые помогают киберпреступникам проникнуть на сайты, выглядит так:

 

При этом операторы бэкдора используют HTML-инъекции, БД-инъекции и внедрение файла.

 

Злоумышленники также любят атаковать ранее скомпрометированные сайты. Например, в одном из случаев ресурс был атакован 311 раз, 11 из которых — операторами Balada Injector.

Лучшие LLM ошибаются с ядовитыми грибами в каждом девятом случае

Разработчик Пётр Мигдал проверил, можно ли доверить нейросети самый рискованный этап тихой охоты — определение грибов по фотографии. Короткий ответ: если очень хочется однажды поужинать дважды, то можно. В бенчмарк вошли 1040 фотографий 55 видов грибов, наиболее распространённых в Польше.

Изображения взяли из датасета FungiTastic, созданного на основе Atlas of Danish Fungi. Полная база содержит свыше 600 тыс. снимков с экспертной классификацией, а для части образцов вид подтверждён анализом ДНК.

Модели показывали каждую фотографию и просили назвать пять наиболее вероятных видов на латыни. Дополнительно их не обучали и специальные инструменты не подключали.


Лучше остальных справилась Gemini 3.8 Flash: правильный вид оказался на первом месте в 65% случаев и попал в пятёрку ответов в 85%. Немного отстали Gemini 3.6 Flash с результатами 64% и 85%, а также Gemini 3.7 Flash — 61% и 82%. Внизу таблицы расположились Qwen 3.8 27B, MiniMax-M3 и Qwen 3.8 Flash.


Но высокая точность закончилась там, где начался вопрос безопасности. Gemini 3.8 Flash и Gemini 3.6 Flash примерно в 11% случаев определяли ядовитые грибы как съедобные виды. У GPT-5.6 Sol доля опасных ошибок достигла 24%, у Claude Opus 5 — 29%, а у Qwen 3.8 27B — 36%. То есть последняя модель потенциально отправляла в корзину не тот гриб чаще чем в каждом третьем случае.

Есть важная оговорка: нейросети напрямую не спрашивали, можно ли есть находку. Они определяли вид, а затем исследователь сопоставлял ответы с таблицей съедобности. Некоторые модели и вовсе отказывались давать классификацию.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru