Новый червь P2PInfect приобщает к ботнету Redis-серверы Linux и Windows

Новый червь P2PInfect приобщает к ботнету Redis-серверы Linux и Windows

Новый червь P2PInfect приобщает к ботнету Redis-серверы Linux и Windows

В облаках объявился самоходный вредонос, использующий каналы файлообмена. Новый сетевой червь, которого в Palo Alto Networks нарекли P2PInfect, написан на Rust и нацелен на серверы Redis, работающие под управлением Linux или Windows.

Заражение происходит через эксплойт уязвимости CVE-2022-0543 (побег из Lua-песочницы, 10 баллов CVSS), которую используют также боты Redigo, Muhstik и HeadCrab. При запуске начальный пейлоад подключается к своей p2p-сети и загружает дополнительные бинарники, в том числе сканер для выявления других хостов, пригодных для эксплойта.

В ходе анализа был выявлен PowerShell-скрипт, помогающий установить и поддерживать связь с другими пирами. Для защиты C2-коммуникаций такие узлы используют TLS 1.3; номер p2p-порта непостоянен: таким образом ботоводы пытаются во избежать блокировок и фильтрации на файрволе.

 

На Windows-машины также загружается модуль Monitor — для самообновления и запуска новых версий зловреда. Файл записывается как cmd.exe в папку \AppData\Local\Temp\, туда же потом загружаются все апдейты.

 

Конечная цель построения ботнета на базе P2PInfect неясна. В исходниках вредоносного тулкита было обнаружено слово miner, но явных свидетельств скрытной добычи криптовалюты исследователи не нашли.

За последние две недели эксперты насчитали в интернете более 307 тыс. уникальных экземпляров Redis. В 934 случаях возникло подозрение, что сервер уязвим к атакам P2PInfect.

AM LiveПодписывайтесь на канал "AM Live" в Telegram, чтобы первыми узнавать о главных событиях и предстоящих мероприятиях по информационной безопасности.

Российские учёные научили ИИ ловить фейковые фото и нелепые изображения

Исследователи из AIRI, Сколтеха, MWS AI и МФТИ по-новому решили одну из наиболее сложных задач компьютерного зрения — выявление изображений с нелогичным содержанием, вроде рыцаря с мобильником или пингвина на велосипеде.

Разработанный ими метод TLG (Through the Looking Glass, «В Зазеркалье») использует ИИ для создания текстовых описаний картинок и обнаружения противоречий при сопоставлении с визуальным содержанием.

В комментарии для «Известий» один из соавторов проекта, доктор компьютерных наук Александр Панченко пояснил: существующие ИИ-модели хорошо распознают элементы картинок, но плохо улавливают контекст — далеко не всегда понимают совместимость представленных объектов с точки зрения здравого смысла.

Чтобы проверить действенность своего подхода, экспериментаторы создали датасет, включив него 824 изображения с нелепыми ситуациями. Тестирование алгоритма показало точность распознавания до 87,5%, что на 0,5-15% выше показателей других существующих моделей, а также большую экономию вычислительных ресурсов.

Новаторская разработка, по словам Панченко, способна повысить надежность систем компьютерного зрения. После доработки и дообучения ее также можно будет использовать для модерации контента — к примеру, для выявления фейковых фото.

AM LiveПодписывайтесь на канал "AM Live" в Telegram, чтобы первыми узнавать о главных событиях и предстоящих мероприятиях по информационной безопасности.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru