В сентябре активность сетевого червя P2PInfect возросла в 600 раз

В сентябре активность сетевого червя P2PInfect возросла в 600 раз

В сентябре активность сетевого червя P2PInfect возросла в 600 раз

Объявившийся летом самоходный зловред P2PInfect становится все более агрессивным и продолжает совершенствоваться. К сентябрю число попыток эксплойта на ханипотах Cado Security возросло в три раза, за последнюю неделю — в 600 раз.

Сетевой червь P2PInfect написан на Rust и нацелен на серверы Redis, работающие под управлением Linux или Windows. Для получения первоначального доступа используется эксплойт CVE-2022-0543.

В Cado отслеживают ботнет, построенный на основе P2PInfect, с конца июля. Спустя месяц на ханипотах был зафиксирован рост активности, ассоциируемой с этим вредоносом, в начале сентября число атак стало стремительно увеличиваться. За неделю с 12 сентября по 19-е эксперты насчитали 3619 попыток эксплойта.

 

На настоящий момент выявлены 219 уникальных узлов ботнета (пиров) в разных странах; больше половины из них расположены в Китае. В основном это зараженные серверы Redis и SSH в сетях облачных провайдеров — Alibaba, Tencent, Amazon.

 

Количество образцов P2Pinfect тоже умножилось. Создатели самоходного бота продолжают экспериментировать, совершенствуя функциональность и средства защиты от обнаружения.

Так, в дополнение к изначальному сценарию выхода из системы (bash_logout) у зловреда появился полноценный механизм персистентности: он теперь обеспечивает себе постоянное присутствие, создавая cron-задачу на запуск полезной нагрузки каждые 30 минут.

Добавлен также bash-скрипт, который поддерживает основной пейлоад в активном состоянии, используя локальный сокет. Когда основной процесс завершается или удален, охранник получает копию бинарника с какого-нибудь пира, сохраняет ее как /tmp/.raimi и запускает на исполнение.

Свой SSH-ключ P2Pinfect теперь использует для перезаписи файлов .ssh/authorized_keys, чтобы законные пользователи не смогли воспользоваться таким входом. (Ранее ключ SSH вредоноса просто добавлялся в конец файла.) При наличии root-доступа червь меняет также пароли пользователей, автоматически генерируя 10-значную строку, и, таким образом, блокирует их аккаунты.

В отличие от других ботов P2Pinfect не имеет конфигурационного файла. Вирусописатели постарались восполнить этот пробел: вместо файла .conf новейшие семплы используют C-структуру, загружаемую в память и обновляемую динамически.

В качестве финальной полезной нагрузки некоторые образцы пытаются загрузить криптомайнер, однако его запуска на ботнете пока не замечено. Не исключено, что этот компонент пока не завершен. Возможно также, что загрузка майнера используется для демонстрации возможностей — чтобы привлечь подписчиков на услуги.

Умным агентам строят цифровые клетки: в России рождается новый рынок ИБ

Крупные российские компании разрабатывают системы контроля автономных ИИ-агентов. Спрос на такие решения растёт вслед за способностями нейросетей: вчера они сочиняли письма, а сегодня уже запускают код, открывают файлы и самостоятельно ходят по корпоративным системам. Оставлять такого сотрудника без присмотра становится опасно.

Основой нового направления стала инфраструктура harness — программная обвязка вокруг языковой модели, сообщают «Известия».

Она подключает память, данные и внешние инструменты, определяет доступные агенту действия и решает, когда нужно остановиться и позвать человека.

Собственные harness-решения создают Яндекс, MWS AI, «Сбер» и другие компании. Они разрабатывают маршрутизацию запросов между моделями, контроль расхода вычислительных ресурсов, мониторинг операций и защитные барьеры.

В Т1 сообщили, что за год число запросов бизнеса на механизмы контроля ИИ-агентов выросло примерно втрое. Около 80% обращений связаны с доступом к корпоративным данным, предотвращением утечек и обязательным подтверждением критических решений человеком.

Наиболее активно такими системами интересуются банки, промышленность, государственные организации и ретейл. По оценке ГК «Солар», российский рынок продуктов для защиты ИИ уже в 2026 году может достичь 1-2 млрд рублей, а вместе с услугами — 4 млрд. К концу десятилетия другие эксперты допускают рост сегмента до 3-8 млрд рублей.

Отдельный риск заключается в том, что языковая модель не всегда способна отличить данные от инструкции. Вредоносная команда, спрятанная в письме или документе, может заставить агента выполнить опасное действие. Поэтому контроль должен работать за пределами самой LLM: проверять запросы, ответы и обращения к инструментам.

Представители ФСТЭК России считают, что угрозы передачи конфиденциальной информации в сторонние ИИ-сервисы уже покрываются действующими требованиями. Минцифры продолжает работу над регулированием отрасли.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru