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莫再等闲视之！挖矿病毒其实与你近在咫尺******

　　近年来，由于虚拟货币的暴涨，受利益驱使，黑客也瞄准了虚拟货币市场，其利用挖矿脚本来实现流量变现，使得挖矿病毒成为不法分子利用最为频繁的攻击方式之一。

　　由亚信安全梳理的《2021年度挖矿病毒专题报告》（简称《报告》）显示，在过去的一年，挖矿病毒攻击事件频发，亚信安全共拦截挖矿病毒516443次。从2021年1月份开始，挖矿病毒有减少趋势，5月份开始，拦截数量逐步上升，6月份达到本年度峰值，拦截次数多达177880次。通过对数据进行分析发现，6月份出现了大量挖矿病毒变种，因此导致其数据激增。

　　不仅老病毒变种频繁，新病毒也层出不穷。比如，有些挖矿病毒为获得利益最大化，攻击企业云服务器；有些挖矿病毒则与僵尸网络合作，快速抢占市场；还有些挖矿病毒在自身技术上有所突破，利用多种漏洞攻击方法。不仅如此，挖矿病毒也在走创新路线，伪造CPU使用率，利用Linux内核Rootkit进行隐秘挖矿等。

　　从样本数据初步分析来看，截止到2021年底，一共获取到的各个家族样本总数为12477248个。其中，Malxmr家族样本总共收集了约300万个，占比高达67%，超过了整个挖矿家族收集样本数量的一半；Coinhive家族样本一共收集了约84万个，占比达到18%；Toolxmr家族样本一共收集了约64万个，占比达到14%。排名前三位的挖矿病毒占据了整个挖矿家族样本个数的99%。

　　挖矿病毒主要危害有哪些？

　　一是能源消耗大，与节能减排相悖而行。

　　虽然挖矿病毒单个耗电量不高，能耗感知性不强，但挖矿病毒相比于专业“挖矿”，获得同样算力价值的前提下，耗电量是后者的500倍。

　　二是降低能效，影响生产。

　　挖矿病毒最容易被感知到的影响就是机器性能会出现严重下降，影响业务系统的正常运行，严重时可能出现业务系统中断或系统崩溃。直接影响企业生产，给企业带来巨大经济损失。

　　三是失陷主机沦为肉鸡，构建僵尸网络。

　　挖矿病毒往往与僵尸网络紧密结合，在失陷主机感染挖矿病毒的同时，可能已经成为黑客控制的肉鸡电脑，黑客利用失陷主机对网内其他目标进行攻击，这些攻击包括内网横向攻击扩散、对特定目标进行DDoS攻击、作为黑客下一步攻击的跳板、将失陷主机作为分发木马的下载服务器或C&C服务器等。

　　四是失陷主机给企业带来经济及名誉双重损失。

　　失陷主机在感染挖矿病毒同时，也会被安装后门程序，远程控制软件等。这些后门程序长期隐藏在系统中，达到对失陷主机的长期控制目的，可以向主机中投放各种恶意程序，盗取服务器重要数据，使受害企业面临信息泄露风险。不仅给而企业带来经济损失，还会带来严重的名誉损失。

　　2021年挖矿病毒家族分布

　　挖矿病毒如何进入系统而最终获利？

　　挖矿病毒攻击杀伤链包括：侦察跟踪、武器构建、横向渗透、荷载投递、安装植入、远程控制和执行挖矿七个步骤。

　　通俗地说，可以这样理解：

　　攻击者首先搜寻目标的弱点

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　　使用漏洞和后门制作可以发送的武器载体，将武器包投递到目标机器

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　　在受害者的系统上运行利用代码，并在目标位置安装恶意软件，为攻击者建立可远程控制目标系统的路径

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　　释放挖矿程序，执行挖矿，攻击者远程完成其预期目标。

　　图片来源网络

　　挖矿病毒攻击手段不断创新，呈现哪些新趋势？

　　●漏洞武器和爆破工具是挖矿团伙最擅长使用的入侵武器，他们使用新漏洞武器的速度越来越快，对防御和安全响应能力提出了更高要求；

　　●因门罗币的匿名性极好，已经成为挖矿病毒首选货币。同时“无文件”“隐写术”等高级逃逸技术盛行，安全对抗持续升级；

　　●国内云产业基础设施建设快速发展，政府和企业积极上云，拥有庞大数量工业级硬件的企业云和数据中心将成为挖矿病毒重点攻击目标；

　　●为提高挖矿攻击成功率，一方面挖矿病毒采用了Windows和Linux双平台攻击；另一方面则持续挖掘利益最大化“矿机”，引入僵尸网络模块，使得挖矿病毒整体的攻击及传播能力得到明显的提升。

　　用户如何做好日常防范？

　　1、优化服务器配置并及时更新

　　开启服务器防火墙，服务只开放业务端口，关闭所有不需要的高危端口。比如，137、138、445、3389等。

　　关闭服务器不需要的系统服务、默认共享。

　　及时给服务器、操作系统、网络安全设备、常用软件安装最新的安全补丁，及时更新 Web 漏洞补丁、升级Web组件，防止漏洞被利用，防范已知病毒的攻击。

　　2、强口令代替弱密码

　　设置高复杂度密码，并定期更换，多台主机不使用同一密码。

　　设置服务器登录密码强度和登录次数限制。

　　在服务器配置登录失败处理功能，配置并启用结束会话、限制非法登录次数和当登录次数链接超时自动退出等相关防范措施。

　　3、增强网络安全意识

　　加强所有相关人员的网络安全培训，提高网络安全意识。

　　不随意点击来源不明的邮件、文档、链接，不要访问可能携带病毒的非法网站。

　　若在内部使用U盘，需要先进行病毒扫描查杀，确定无病毒后再完全打开使用。

　　（策划：李政葳 制作：黎梦竹）

人工智能，如何妙笔“生”画******

　　核心阅读

　　输入一段话，“绘”出一幅画——人工智能的绘画本领，吸引众多职业画师和零基础用户尝鲜。人工智能绘画的本质是计算，接受“语言描述”指令后根据自身的理解还原出图像。未来，人工智能技术应用于艺术创作等领域，还要注意防范潜在风险，让技术进步更好地造福社会。

　　不用画笔、颜料，输入一段描述性文字，计算机就能自动解析，生成相应的画作。2022世界人工智能大会上，人工智能绘画的展示令观众惊叹。

　　一些过去专属于人类创作的领域，比如绘画、书法、写作、作曲，如今人工智能也已开始涉足。人工智能是如何绘画的？当前沿技术与艺术相遇，将碰撞出怎样的火花？在内容、版权等方面又是否存在问题？

　　从文本到图像，人工智能绘画本质是计算

　　人工智能绘画是一个从文本到图像的生成过程，输入一段话，生成一幅画，本质是计算。简要地说，计算机通过大量学习，能识别特定图片元素和文本之间的关联。同理，人工智能程序在收到“语言描述”指令后，可以根据自身的算法还原出图像。

　　设定计算机程序作画的想法由来已久。早在20世纪70年代，就有艺术家开发了操作机械臂的电脑程序，让机械臂按照指令在画纸上作画。近些年，人工智能技术日新月异，科研人员尝试设计自动作图的计算机程序。但过去很长一段时间，人工智能“画”出的作品普遍不够好，往往只是一些模糊的图像元素的组合，还称不上是完整的画。

　　今年以来，人工智能画技迅速“进化”。谈及技术突破原因，百度文心一格总架构师肖欣延认为，这是预训练大模型的兴起、大数据的训练和扩散模型的出现3方面共同作用的结果。

　　具体来说，预训练大模型增强了人工智能的通用性，成为人工智能技术及应用的新基座；大数据的训练中，通过在众多高性能GPU(图形处理器)算力资源中进行并行学习，计算机能够在短时间内完成大量的数据学习。近年来，几乎所有人工智能的技术发展都受益于这两方面的进展。而对人工智能绘画来说，扩散模型的出现至关重要。

　　扩散模型的原理是，通过人为逐步添加噪声，让图像逐渐变“模糊”，再不断学习去噪过程，如此人工智能就能从完全是噪声的图片中逐渐还原出清晰的图片，即“画”出图像。

　　“这一过程与人类学习相似。通常，人们学画从临摹开始，机器也是如此。它最初生成的图像可能很模糊，但计算机会不断修正，从而输出越来越清楚、层次越来越丰富的图像。”肖欣延说。

　　扩散模型让人工智能绘画技术实现跨越，不仅作画质量快速提升，生成时间也缩短到几秒钟。

　　众多用户尝鲜，大量应用加速“画技”进化

　　汤林杰是某互联网公司的运营人员。工作中，他需要借助一些图片来丰富文案，而网络上找到合适的配图并不容易。今年10月，了解人工智能绘画程序后，他尝试自己“画”图。现在，人工智能绘画工具已经是他工作的重要辅助。

　　随着算法模型对公众开放以及训练数据成本的下降，人工智能绘画门槛越来越低，一些简易化操作平台在国内外兴起。如今，不仅一些职业插画师尝试用人工智能绘画程序辅助作画、激发灵感，许多没有绘画基础的用户也开始尝鲜，并“晒”在社交平台上。

　　大量需求的涌现也加速了技术的更新迭代。“用人工智能绘画的人越多，算法就越能理解输入的描述文本，画作质量就越高。”肖欣延表示，当前人工智能绘画水平与今年初相比，已经有很大进步。

　　不过，目前的人工智能绘画技术并不完美。首先，可控性仍然不高，即计算机不能很好理解人类指令的含义，即便是输入“画两个苹果，左边红色，右边绿色”这样的简单描述，生成的图像也可能有很大偏差；其次，细节呈现能力还不够。比如，对空间、透视和光影的刻画就很不如意。不少人工智能渲染出的画作，初看上去惊艳，认真观察问题却不少。

　　但肖欣延认为，人工智能绘画在技法上的缺陷未来有望得到弥补。比如，基于跨模态大模型和强大的深度学习框架，百度开发的技术一定程度上已经缓解这些问题。此外，未来人工智能不仅能作画，还能根据文本描述生成视频，并直接配上解说文字，“可以把视频生成看作是维度更高的绘画，从技术层面看，这是可以实现的。”

　　防范潜在风险，守住法律和伦理底线

　　人工智能进入绘画领域，计算机会取代人类画师吗？

　　在肖欣延看来，好的绘画与构图、设计语言、视觉情绪息息相关，即使人人都可以用人工智能技术作画，但通常只有高水平的画师才能制作出优秀的人工智能绘画作品，“人工智能只是作画的辅助工具”。此外，虽然有的人工智能绘画语言娴熟，也包含细腻的情感，但并不意味着机器有意识、情感，它不过是学过类似的作品，又恰好呈现出来了。“优秀的艺术作品往往是人的思想的投射，目前机器并没有真正具备思考能力。”肖欣延说。

　　不少业内人士认为，不妨以开放的心态拥抱人工智能绘画，接受新事物。可以预想，将来绘画中一些繁琐、重复性的工作可能由计算机完成，创作者能腾出更多时间去构思想法与创意，调整构图、色彩、光影氛围等。

　　“人工智能可能会激发绘画创造的活力。”肖欣延表示，20世纪前后，照相技术让传统肖像画失去市场，促使一些画家向非写实方向创新。与人工智能技术融合，或许能激发画家创作出别开生面的作品。

　　不过，由于人工智能绘画发展刚刚起步，技术发展也引发关于版权、内容把控等问题的争议。比如，有人认为，未经授权人工智能画作模仿原画的内容、构图和风格等，侵犯了原作者的版权，有违法嫌疑。也有人认为，“机器学习”过程是一种类人化的创作行为，同样体现了创造者的思想和劳动，应当获得版权保护。此外，还有人担忧，人工智能绘画技术若被滥用，可能滋生暴力等令人不适的图像。面对新技术发展，有必要前瞻潜在的风险，只有守住法律和伦理底线，技术进步才能更好地造福社会。

　　不只是绘画，写作、作曲、生成短片，人工智能日益强大的深度学习能力，让它与不同艺术门类发生着奇妙的碰撞。展望未来，业界专家认为，人工智能与艺术融合，一方面会降低一些艺术门类的创造门槛，让更多人参与到当代的审美创造中来；另一方面新技术会带来新的审美风格，人们或许能从中扩展对自身和世界的认识。

　　记者 喻思南

　　（文图：赵筱尘 巫邓炎）