Вымогатели-шифровальщики переключились на незащищённые СУБД MongoDB

Вымогатели-шифровальщики переключились на незащищённые СУБД MongoDB

Вымогатели-шифровальщики переключились на незащищённые СУБД MongoDB

В Сети зафиксирована новая атака на серверы с СУБД MongoDB, доступные без аутентификации. Выявлено около 2000 поражённых систем, на которых имеющиеся данные были удалены, а в БД добавлена таблица "WARNING_ALERT", содержащая запись с требованием выплатить 0.2 или 0.5 Bitcoin ($200 или $550) за восстановление информации.

В сообщении утверждается, что данные зашифрованы, но на деле они просто удалены. При этом, в некоторых случаях в логе зафиксирован экспорт данных перед удалением.

 

 

Среди поражённых оказались конфигурации MongoDB, доступные для сетевых соединений извне и не использующие аутентификацию доступа. Подобная особенность связана с тем, что до версии 3.0 в MongoDB по умолчанию предлагались настройки, подразумевающие присоединение ко всем сетевым интерфейсам без включения аутентификации. В MongoDB 3.0 по умолчанию была осуществлена привязка к localhost, но многие системы, обновившиеся с MongoDB 2.x, сохранили прежние настройки в конфигурации, а привязка к внешним сетевым интерфейсам осталась незамеченной. Например, до сих пор остаётся открыта база одного из крупных операторов сотовой связи c данными о звонках абонентов, содержащая более 853 миллиардов записей, пишет opennet.ru.

Если раньше подобная беспечность приводила к утечке данных, например данный способ использовался для захвата учётных записей 13 миллионов пользователей программы MacKeeper, то теперь злоумышленники перешли к применению шантажа, надеясь заработать на серверных системах с ненадлежащим резервным копированием (расчёт сделан на то, что проблема будет выявлена администраторами после праздников, а за выходные резервные копии с реальными данными могут быть вытеснены новыми резервными копиями).

С проблемой уже столкнулось одно из учреждений здравоохранения США, у которого оказался блокирован доступ к 200 тысячам записям пациентов. Всем администраторам MongoDB рекомендуется проверить привязку к сетевым интерфейсам, заблокировать внешний доступ к сетевому порту 27017 и включить доступ с применением аутентификации (запуск с "--auth" или добавление в настройки "security.authorization"), который не активирован по умолчанию. 

97% компаний в России внедряют ИИ, но 54% не видят его ценности

UserGate изучила, как российские компании внедряют инструменты на базе ИИ и что мешает делать это быстрее. Опрос прошёл в январе 2026 года, в нём участвовали 335 топ-менеджеров компаний с выручкой от 100 млн рублей в год. Картина получилась довольно показательная: 97% компаний уже используют ИИ, тестируют его в пилотах или собираются внедрять в ближайшее время.

То есть искусственный интеллект из разряда «модного тренда» окончательно перешёл в категорию рабочих инструментов.

Чаще всего ИИ применяют для вполне прикладных задач. На первом месте — генерация отчётов и аналитики (42%). Далее идут оптимизация сетевой инфраструктуры (38%), анализ больших массивов логов (37%), ускорение расследований инцидентов (35%) и повышение эффективности Help Desk (32%).

Иными словами, бизнес в первую очередь использует ИИ там, где он помогает сэкономить время и ресурсы или усилить функции безопасности.

Интересно, что приоритеты зависят от масштаба компании. В корпоративном сегменте более 60% респондентов указали анализ больших логов как ключевое направление — что логично при объёмах данных в крупных ИТ-ландшафтах. В среднем бизнесе на первый план выходит оптимизация сетевой инфраструктуры (45%).

При этом 7% компаний пока вообще не рассматривают внедрение ИИ. Главные причины — неясная ценность технологии (54%) и неопределённость рисков (38%). Также среди барьеров называют отсутствие чёткого распределения ответственности (29%), ограниченные бюджеты (29%) и нехватку экспертизы (17%). По сути, речь идёт не столько о скепсисе, сколько о нехватке понимания, как именно внедрять ИИ и как управлять связанными с ним рисками.

Отдельно респондентов спросили, какие технологии окажут наибольшее влияние на кибербезопасность в ближайшие 12 месяцев. Лидером стали ИИ и машинное обучение — их назвали около половины представителей коммерческого и государственного сегментов. Даже те компании, которые пока осторожничают с практическим внедрением, всё равно рассматривают машинное обучение как ключевой фактор трансформации ИБ в среднесрочной перспективе.

Как отмечает руководитель отдела стратегической аналитики UserGate Юлия Косова, бизнес уже активно использует ИИ в операционных и защитных сценариях, но ожидания рынка зачастую опережают текущую практику. Дальнейший эффект, по её словам, будет зависеть от зрелости процессов, качества данных и способности управлять рисками.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru