Новый бэкдор маскируется под WordPress-плагин для кеширования

Новый бэкдор маскируется под WordPress-плагин для кеширования

Новый бэкдор маскируется под WordPress-плагин для кеширования

Новый вредонос маскируется под WordPress-плагин, якобы предназначенный для кеширования. С его помощью злоумышленники создают аккаунты администраторов и контролируют активность на атакованном ресурсе.

Упомянутый вредонос является бэкдором с набором самых разных функциональных возможностей. Он позволяет оператору не только управлять плагинами, но и прятаться на скомпрометированном сайте, а также подменять контент и перенаправлять посетителей на другие ресурсы.

Первыми на бэкдор наткнулись исследователи из Defiant, когда в июле «чистили» один из сайтов. Изучив находку, специалисты заметили, что авторы довольно качественно замаскировали его под плагин для кеширования. Как правило, такие аддоны нужны, чтобы снизить нагрузку на сервер и ускорить загрузку страниц.

Вредонос после установки исключает себя из списка «активных» плагинов, чтобы администратор ненароком не удалил его. Эксперты описывают следующие возможности бэкдора:

  • User creation — создаёт пользователя с именем «superadmin» и жёстко заданным в коде паролем. Пользователю присваиваются права администратора.
  • Bot detection — если среди посетителей обнаруживается бот или веб-краулер, вредонос просовывает им другой контент.
  • Content replacement — плагин может видоизменять посты и содержимое веб-страниц, вставляя туда спамерские ссылки и кнопки.
  • Plugin control — операторы бэкдора могут удалённо включать и выключать другие установленные плагины. Кроме того, эта функция чистит следы в базе данных.
  • Remote invocation — зловред проверяет определённые строки User Agent, позволяя злоумышленникам удалённо активировать различные функциональные возможности.
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