Сканер Xwo помогает вымогателю MongoLock найти свои жертвы

Сканер Xwo помогает вымогателю MongoLock найти свои жертвы

Сканер Xwo помогает вымогателю MongoLock найти свои жертвы

Xwo — новая киберугроза, помогающая операторам программы-вымогателя MongoLock найти незащищенные веб-серверы, доступные из Сети. Напомним, что вредонос MongoLock атакует незащищенные базы MongoDB, удаляя их содержимое и требуя выкуп за восстановление данных.

Xwo представляет собой бот-сканер на Python, предназначенный для разведывательной деятельности. Диапазон IP-адресов для сканирования инструмент получает от командного сервера C&C.

Используя этот список адресов, Xwo пробует получить доступ с помощью паролей по умолчанию, о результатах утилита отчитывается все тому же командному центру. В сущности, сам Xwo не является вредоносом, однако провоцирует вредоносную активность.

Исследование команды AT&T Cybersecurity показало, что Xwo, используя учетные данные по умолчанию, пытается получить доступ к базам данных различного типа: MySQL, PostgreSQL, MongoDB. Также этот инструмент «прощупывает» FTP.

Инструкции с IP-адресами для сканирования поступают от серверов, которые связывают с MongoLock:

  • s.propub3r6espa33w[.]tk
  • s.blockchainbdgpzk[.]tk
  • s.pcrisk[.]xyz
  • s.rapid7[.]xyz

«Эта инфраструктура связана с вымогателем MongoLock. Кто бы не регистрировал эти домены, он старается замаскировать их под организации, занимающиеся безопасностью и новостями — Rapid7, PCRisk, ProPublica», — пишет Том Хегель, эксперт в области безопасности.

AM LiveПодписывайтесь на канал "AM Live" в Telegram, чтобы первыми узнавать о главных событиях и предстоящих мероприятиях по информационной безопасности.

Сбер разработал комплексную модель угроз для ИИ

Эксперты Сбера разработали модель угроз для искусственного интеллекта (включая генеративный ИИ), охватывающую все этапы жизненного цикла таких систем — от подготовки данных до интеграции в приложения.

Документ опубликован на портале киберграмотности Сбера «Кибрарий». Он не привязан к конкретной отрасли и предназначен для оценки потенциальных уязвимостей, адаптации защитных механизмов и минимизации рисков.

В исследовании описаны 70 угроз, связанных с применением как предиктивных, так и генеративных моделей ИИ. Особое внимание уделено рискам, возникающим при использовании генеративных систем, чье распространение стремительно растёт. Для каждой угрозы определены затрагиваемые свойства информации — конфиденциальность, целостность и доступность, а также объекты воздействия, будь то обучающие датасеты или модели с открытым исходным кодом. Модель включает схему взаимодействия таких объектов и их детальное описание.

«Сбер активно применяет технологии искусственного интеллекта в бизнес-процессах и глубоко понимает возникающие угрозы. В ответ на эти вызовы мы создали первую в России модель киберугроз, охватывающую весь спектр рисков, связанных с разработкой и использованием ИИ. Этот документ позволит организациям любой сферы — от финансов до госструктур и промышленности — системно оценивать уязвимости, настраивать защитные меры и снижать возможные потери», — отметил вице-президент Сбера по кибербезопасности Сергей Лебедь.

Ключевые риски при использовании ИИ — это принятие ошибочных решений и утечки данных, использованных при обучении моделей. Кроме того, ИИ активно используют киберпреступные группировки в своих целях.

AM LiveПодписывайтесь на канал "AM Live" в Telegram, чтобы первыми узнавать о главных событиях и предстоящих мероприятиях по информационной безопасности.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru