Арсенал криптоджекера FritzFrog пополнился эксплойтами Log4Shell и PwnKit

Арсенал криптоджекера FritzFrog пополнился эксплойтами Log4Shell и PwnKit

Арсенал криптоджекера FritzFrog пополнился эксплойтами Log4Shell и PwnKit

На p2p-ботнет FritzFrog загружена новая версия зловреда, вооруженная эксплойтом Log4Shell для дальнейшего распространения инфекции по сети. Пуская его в ход, троян старается охватить как можно больше уязвимых Java-приложений.

Написанный на Go вредонос FritzFrog с функциями червя объявился в интернете в январе 2020 года. В нем реализована поддержка аппаратных платформ AMD и ARM; для проникновения на серверы до сих пор использовался только брутфорс SSH.

Ботнет, созданный на основе трояна, используется для добычи криптовалюты. На настоящий момент наблюдатели из Akamai суммарно насчитали свыше 20 тыс. атак FritzFrog и более 1,5 тыс. успешных заражений.

Анализ новейшей версии зловреда показал, что для горизонтального перемещения по сети он теперь использует также Log4Shell. По всей видимости, ботоводы сделали ставку на небрежность сисадминов, которые обычно исправно латают устройства с выходом в интернет, но обделяют вниманием внутренние хосты, считая эксплойт в этом случае маловероятным.

 

Компонент FritzFrog, отвечающий за брутфорс SSH, вирусописатели обновили: троян теперь ищет такие цели, сканируя несколько системных журналов на зараженном хосте. Он также научился повышать свои привилегии в системе, оперируя еще одним эксплойтом — PwnKit (CVE-2021-4034).

Арсенал средств защиты FritzFrog от обнаружения (поддержка C2-связи через Tor, очистка системы от конкурентов) тоже расширился. Он теперь старается не записывать свои файлы на диск и для этого использует Linux-механизм Dev Shm (межпроцессный обмен данными через общую память) и функцию memfd_create() для создания в памяти анонимных файлов.

38% крупных компаний делают свой ИИ, но защищать его умеют единицы

Российский бизнес всё активнее развивает собственные ИИ-сервисы, однако с их безопасностью дела обстоят заметно хуже. К такому выводу пришли эксперты К2 Кибербезопасность и «Лаборатории Касперского», опросившие специалистов более чем из 200 крупных компаний из сфер ИТ, финансов, телекоммуникаций, торговли, строительства и фармацевтики.

Исследование показало, что 38% крупных организаций уже имеют собственные команды, разрабатывающие ИИ-решения для внутренних процессов.

При этом в 75% случаев такие проекты полностью или частично не соответствуют практикам MLSecOps — подходу, который отвечает за безопасность систем искусственного интеллекта на всех этапах их жизненного цикла.

В целом компании не делают ставку на какой-то один инструмент. Более половины респондентов (59%) одновременно используют несколько типов ИИ-сервисов: отечественные и зарубежные решения, собственные разработки и продукты, созданные на заказ.

Наиболее востребованными остаются российские ИИ-сервисы — их используют 75% компаний. Зарубежные решения применяют 60% участников исследования. Такой расклад аналитики связывают с требованиями законодательства и политикой импортозамещения.

Однако внедрять ИИ бизнес научился быстрее, чем обеспечивать его безопасность. По данным исследования, лишь 18% компаний могут говорить о наличии управляемых процессов защиты собственных ИИ-разработок. Зрелые практики MLSecOps внедрены всего у 7% организаций.

Особенно тревожно выглядит другая цифра: в 60% случаев безопасность ИИ-проектов обеспечивают исключительно разработчики, без участия специалистов по информационной безопасности. Это увеличивает риск ошибок, утечек данных и появления новых уязвимостей.

Эксперты отмечают, что рынок MLSecOps пока только формируется, а многие компании ещё не понимают, как правильно защищать собственные ИИ-системы. При этом искусственный интеллект всё чаще становится частью критически важных бизнес-процессов, а значит цена ошибок будет только расти.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru