Криптоджекеры используют инфраструктуру Kubernetes для майнинга Dero

Криптоджекеры используют инфраструктуру Kubernetes для майнинга Dero

Криптоджекеры используют инфраструктуру Kubernetes для майнинга Dero

В ходе мониторинга клиентских кластеров Kubernetes эксперты CrowdStrike выявили криптоджекинг-кампанию, нацеленную на добычу Dero — альтернативы Monero с более высокой отдачей и анонимностью.

Первые атаки в рамках данной киберкампании были зафиксированы в начале прошлого месяца. Злоумышленников привлекают Kubernetes API с возможностью анонимного доступа (--anonymous-auth=true) и открытые нестандартные порты; сканирование ведется с трех американских IP-адресов.

Получив доступ к панели управления, криптоджекеры развертывают в кластере объект DaemonSet с именем proxy-api, открывающий возможность для загрузки и запуска вредоносного пода на всех узлах.

 

Используемый злоумышленниками Docker-образ размещен на Docker Hub; со времени загрузки (в январе) его отдали более 4000 раз. Анализ показал, что это базовый образ CentOS 7, в который добавили два файла — бинарник pause (майнер Dero) и запускающий его скрипт entrypoint.sh со вшитым адресом кошелька и майнинг-пулом.

Примечательно, что параллельно за те же Kubernetes-ресурсы боролись криптоджекеры, вооруженные майнером монеро (XMRig). Они пытались удалить из систем DaemonSet конкурентов, в том числе proxy-api, и развернуть в кластере свою полезную нагрузку — работающий с высокими привилегиями под и руткит, помогающий скрыть процесс майнера.

Такое соперничество в этой сфере не редкость: число пригодных для угона облачных ресурсов ограничено, а любителей поживиться за чужой счет много, и в обозримом будущем они вряд ли переведутся.

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