Три Linux-ботнета взяли на вооружение эксплойт для бага Confluence Server

Три Linux-ботнета взяли на вооружение эксплойт для бага Confluence Server

Три Linux-ботнета взяли на вооружение эксплойт для бага Confluence Server

Несколько Linux-ботнетов добавили в арсенал эксплойты для RCE-уязвимости в непропатченных установках Atlassian Confluence Server и Data Center. С помощью бага злоумышленники выполняют код удалённо и заражают Linux-серверы.

Более того, уязвимость под идентификатором CVE-2021-26084 позволяет атакующим создать новые аккаунты уровня администратора, выполнить команды и получить контроль над сервером.

После публикации демонстрационного эксплойта (proof-of-concept) аналитики из компании GreyNoise отметили почти десятикратный рост числа попыток использования бреши в атаках. В общей сложности исследователи насчитали 23 IP-адресов, участвовавших в этих кампаниях.

Среди атакующих специалисты Lacework Labs также выделили три ботнета: Kinsing, Hezb и Dark.IoT. Они известны тем, что устанавливают на взломанные серверы бэкдоры и криптомайнеры.

Kinsing, например, в прошлом уже атаковал Confluence с помощью другой критической RCE-дыры и устанавливал вредоносный майнер цифровой валюты. Hezb любит инсталлировать «маячки» Cobalt Strike и майнеры XMRig, а Dark.IoT также атакует виртуальные машины Microsoft Azure.

Напомним, что Atlassian уже выпустила патчи, поэтому настоятельно всем рекомендуем не игнорировать их, чтобы не стать жертвой набирающих обороты киберпреступников. Баг устранили в следующих релизах: 7.4.17, 7.13.7, 7.14.3, 7.15.2, 7.16.4, 7.17.4, 7.18.1.

Более трех четвертей россиян не отличают нейросетевой контент от реального

Согласно исследованию агентств Spektr и СКОТЧ, 77% участников не смогли отличить изображения, созданные нейросетями, от реальных фотографий. В опросе приняли участие около 1000 человек. Респондентам в случайном порядке показывали пять изображений, из которых четыре были сгенерированы ИИ, а одно — подлинное.

Результаты исследования приводит РБК. Корректно определить сгенерированные изображения смогли лишь 23% опрошенных.

При этом в более молодых возрастных группах показатели оказались выше. Среди респондентов до 30 лет правильный ответ дали 30%, в группе 31–44 года — 25%.

В числе признаков «настоящего» фото участники называли убедительные детали, реалистичные свет и тени, а также естественную улыбку человека в кадре. Например, изображение с улыбающимся мужчиной чаще других считали реальным участники в возрасте 45–60 лет — 28% из них выбрали именно этот вариант.

Примечательно, что доля тех, кто ошибается при определении ИИ-контента, растёт. Согласно результатам исследования MWS, опубликованным летом 2025 года, правильно распознать сгенерированные изображения смогли более трети респондентов.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru