SilentCryptoMiner уходит от обнаружения с помощью SIEM-системы Wazuh

SilentCryptoMiner уходит от обнаружения с помощью SIEM-системы Wazuh

SilentCryptoMiner уходит от обнаружения с помощью SIEM-системы Wazuh

Выявлена кампания по распространению opensource-инструмента добычи цифровой валюты SilentCryptoMiner. В ходе анализа в «Лаборатории Касперского» обнаружили, что для большей скрытности авторы атак загружают агент SIEM-системы Wazuh.

Использование Wazuh позволяет не только обеспечить постоянное присутствие майнера в системе и уберечь его от детектирования, но также получить удаленный контроль над чужим устройством и собирать телеметрию.

Помимо SIEM у SilentCryptoMiner имеются собственные средства защиты. Он умеет скрывать свою активность при обнаружении совпадений по списку запущенных процессов stealth-targets, а также принудительно завершать процессы из перечня kill-targets.

Для распространения скрытного майнера создан ряд поддельных сайтов, с которых якобы можно скачать популярные программы или пиратские копии. При попытке найти через «Яндекс» бесплатный uTorrent, MS Excel, MS Word, Minecraft или Discord фейки отображаются на первой странице поисковой выдачи.

 

Ссылки на мошеннические ресурсы публикуются также в телеграм-каналах, где SilentCryptoMiner выдают за игровые читы, и на YouTube (URL вставлены в описания англоязычных видео и комментарии к ним).

При попытке скачать заявленный софт на машину загружается ZIP, содержащий MSI-файл и TXT с паролем на запуск (мера против песочницы) и короткой инструкцией. Во избежание проблем с запуском пользователю рекомендуют отключить антивирус и Microsoft Defender.

Цепочка заражения сложна и реализуется поэтапно. В финале на машину жертвы устанавливается майнер, который начинает генерировать Monero или Zephyr.

Больше всего попыток внедрения SilentCryptoMiner в связке с Wazuh зафиксировано в России. В ТОП-10 вошли также Белоруссия, Узбекистан и Казахстан.

ИИ в браузере может сливать ваши данные и принимать опасные решения за вас

Браузерные ИИ-агенты, которые обещают «сделать всё за пользователя» — от бронирования отелей до онлайн-покупок, — могут оказаться куда менее безопасными, чем кажется. К такому выводу пришли авторы нового исследования, посвящённого рискам конфиденциальности.

Исследователи изучили (PDF) восемь решений, которые активно развивались или обновлялись в 2025 году.

В выборку вошли ChatGPT Agent, Google Project Mariner, Amazon Nova Act, Perplexity Comet, Browserbase Director, Browser Use, Claude Computer Use и Claude for Chrome. Итог получился тревожным: в каждом из продуктов нашли как минимум одну уязвимость, а всего зафиксировали 30 проблем.

Одна из ключевых претензий — архитектура таких агентов. В большинстве случаев языковая модель работает не на устройстве пользователя, а на серверах разработчика. Это означает, что данные о состоянии браузера, поисковых запросах и содержимом страниц передаются третьей стороне. Формально провайдеры обещают ограничения на использование этих данных, но на практике пользователю остаётся лишь доверять политике сервиса.

Дополнительный риск — устаревшие браузеры. В одном случае агент использовал версию браузера, отстававшую на 16 крупных релизов, с уже известными уязвимостями. Такой софт может быть легко атакован через вредоносный сайт.

 

Ещё одна проблема — отношение агентов к опасным сайтам. Многие из них игнорируют стандартные браузерные предупреждения. В ходе тестов шесть из восьми агентов никак не сообщили пользователю, что открытая страница входит в списки фишинговых ресурсов. В результате ИИ может спокойно продолжать «выполнять задачу» — вплоть до ввода логинов и паролей на поддельных страницах.

Нашлись и проблемы с TLS-сертификатами: некоторые агенты не предупреждали об отозванных, просроченных или самоподписанных сертификатах. В одном случае модель просто «кликнула» предупреждение и продолжила работу, что открывает путь к атакам типа «Человек посередине».

 

Исследование показало, что браузерные агенты могут ослаблять защиту от межсайтового трекинга. Часть решений некорректно изолирует сторонние данные вроде cookies, что упрощает отслеживание активности пользователя на разных сайтах. Некоторые агенты по умолчанию сохраняют профильные данные — причём не всегда уведомляя об этом и не предлагая способ очистки.

Автоматизация доходит и до диалогов конфиденциальности. В тестах несколько агентов самостоятельно нажимали «Принять все cookies», даже когда рядом была кнопка «Отклонить». В одном случае это делалось ради продолжения задачи, в другом — из-за расширения, автоматически подавляющего cookie-баннеры.

С разрешениями на уведомления ситуация тоже неоднозначная: один агент просто выдавал доступ без спроса, другие игнорировали запросы, если могли продолжить работу, или действовали по стандартным настройкам браузера.

Самые чувствительные находки касаются утечек персональных данных. Исследователи дали агентам вымышленную личность и проверили, будут ли они делиться этой информацией с сайтами. Результат — шесть уязвимостей, связанных с раскрытием данных.

Некоторые агенты передавали информацию даже когда это не требовалось для выполнения задачи. В ход шли имейл-адреса, почтовые индексы, демографические данные, а в одном случае агент попытался отправить номер банковской карты. Были и примеры, когда ZIP-код вычислялся по IP-адресу и использовался для доступа к «локальным ценам».

Когда данные всё же не передавались, агенты либо подставляли заглушки, либо прямо сообщали, что информация недоступна — даже если это мешало завершить задачу.

Авторы исследования подчёркивают: проблема не в самой идее browser agents, а в том, как они спроектированы. Они советуют разработчикам активнее привлекать специалистов по приватности, регулярно прогонять решения через автоматизированные тесты и аккуратнее обращаться с механизмами защиты, которые уже есть в браузерах.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru