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.

Подпишитесь на новости

В России сформулировали главную проблему ИИ — у него нет страха

Искусственному интеллекту не хватает страха перед ошибкой. Такую мысль высказал заместитель главы Минцифры России Александр Шойтов на конференции BIS Summit, посвящённой информационной безопасности бизнеса и ИТ.

«В ИИ нужно встроить систему страха, чтобы он боялся совершить ошибку, как человек», — заявил Шойтов в ходе дискуссии.

Речь, конечно, не о дрожащей нейросети, которая перед каждым ответом вспоминает ипотеку и разговор с начальником. Под страхом можно понимать встроенный механизм сомнения: способность модели оценивать последствия своих действий, признавать нехватку данных и останавливаться, если цена ошибки слишком высока.

Сейчас генеративный ИИ способен уверенно выдавать неверные ответы, придумывать факты и выполнять опасные команды без человеческого ощущения риска.

Для обычного чат-бота это заканчивается галлюцинацией, а для ИИ-агента с доступом к корпоративным системам — удалёнными файлами, утечкой данных или нарушением работы инфраструктуры.

На BIS Summit прозвучала и ещё более амбициозная идея — встроить в ИИ-модели совесть. Её озвучил Николай Лишин, заместитель руководителя ФМБА России. Если страх должен удерживать систему от ошибки, то совесть, по такой логике, должна помогать оценивать допустимость самого действия.

Получается своеобразный технический портрет идеального ИИ: достаточно умный, чтобы решить задачу, достаточно напуганный, чтобы всё перепроверить, и достаточно совестливый, чтобы вовремя отказаться. Осталось только написать для этого техническое задание.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru