Ботнет Ddostf атакует MySQL-серверы через UDF (User-defined function)

Ботнет Ddostf атакует MySQL-серверы через UDF (User-defined function)

Ботнет Ddostf атакует MySQL-серверы через UDF (User-defined function)

Серверы MySQL стали целью для ботнета, получившего имя Ddostf. Операторы вредоноса используют их для модели «DDoS как услуга» (DDoS-as-a-Service) и сдают в аренду другим киберпреступникам.

На активность Ddostf обратили внимание исследователи из AhnLab Security Emergency Response Center (ASEC), когда проводили свой привычный мониторинг киберугроз.

В отчёте ASEC отмечается, что операторы Ddostf либо используют непропатченные уязвимости в MySQL, либо брутфорсят слабые связки «логин-пароль» от аккаунтов администраторов.

Всё начинается со сканирования Сети в поиске открытых MySQL-серверов. После обнаружения подходящих целей злоумышленники запускают брутфорс учётных данных администратора.

Для Windows MySQL операторы Ddostf используют определяемые пользователем функции (user-defined functions, UDF) для выполнения команд в скомпрометированных системах.

 

UDF представляет собой фичу MySQL, позволяющую пользователям устанавливать функции C и C++, а также компилировать их в DLL-файл. Атакующие в этом случае создают собственные UDF а регистрируют их в качестве библиотеки (amd.dll).

У amd.dll есть следующие функциональные возможности:

  • загружать пейлоады вроде Ddostf с удалённого сервера;
  • выполнять команды системного уровня;
  • записывать результаты выполнения во временный файл и отправлять его операторам.

Специалисты считают, что у Ddostf китайские корни. Впервые этот вредонос появился в реальных кибератаках около семи лет назад, он способен атаковать как Windows, так и Linux.

Google научила смартфоны измерять пульс без часов и фитнес-браслетов

Google, видимо, решила, что фитнес-браслетам и умные часам пора на пенсию. Компания представила технологию, которая позволяет измерять пульс и частоту сердечных сокращений в состоянии покоя с помощью обычной фронтальной камеры смартфона.

Никаких датчиков на запястье, никаких ремешков и дополнительных устройств. Всё, что нужно, — собственное лицо.

Система получила название Passive Heart Rate Monitoring (PHRM). Работает она  любопытно: после разблокировки смартфона по лицу фронтальная камера записывает короткое восьмисекундное видео, а встроенная ИИ-модель анализирует едва заметные изменения цвета кожи, возникающие из-за кровотока.

Человеческий глаз таких изменений не видит, а вот алгоритмы машинного обучения — вполне.

 

По данным Google, точность системы оказалась неожиданно высокой. При оценке пульса в состоянии покоя результаты отличались от показателей фитнес-браслета Fitbit Charge 6 менее чем на пять ударов в минуту.

Для обучения и тестирования модели компания использовала более 350 тысяч видеозаписей почти 700 участников с разными оттенками кожи. Более того, исследователи проверяли технологию не только в лаборатории, но и в реальной жизни. Добровольцы больше недели ходили со своими смартфонами, одновременно используя Fitbit и медицинское оборудование для контроля сердечного ритма.

Результаты оказались убедительными, чтобы Google всерьёз заговорила о будущем такого подхода. Впрочем, до идеала ещё далеко. Исследователи признают, что системе пока сложнее стабильно получать данные у людей с тёмными оттенками кожи. Также на точность могут влиять разговоры, движения головы и другие обычные действия.

Есть и вопрос приватности. Всё-таки технология предполагает регулярный анализ изображения лица пользователя. В Google уверяют, что обработка может выполняться непосредственно на устройстве без передачи данных в облако.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru