Эксплойт для 7-й версии Java увеличил эффективность BlackHole до 25%

Эксплойт для 7-й версии Java увеличил эффективность BlackHole до 25%

 После того, как появилась информация о наличии в 7-й версии Java двух  уязвимостей нулевого дня, разработчики  пакета вредоносных программ BlackHole включили в коммерческую версию своего продукта  эксплойт, позволяющий кибермошенникам использовать данные уязвимости в своих интересах. Исследователи отмечают, что данный эксплойт увеличил потенциальную эффективность BlackHole более чем в 2 раза. 

По словам специалистов компании Seculert, хороший набор  эксплойтов вроде BlackHole, как правило, имеет  коэффициент результативности (заражения компьютеров пользователей при попадании на сервера, инфицированные BlackHole) около 10%. Однако, исследования показали, что после интеграции нового Java-эксплойта, коэффициент результативности BlackHole вырос до 25%.

В компании отмечают, что за последнее время жертвами обновлённого BlackHole стали десятки тысяч компьютеров. Главным образом, его жертвами стали пользователи Internet Explorer и Firefox. Наибольшее количество инфицированных компьютеров зафиксировано в России и сопредельных государствах, а также в США.

Эксперты: за год число вредоносных opensource-компонентов возросло в 11 раз

В 2025 году в компании CodeScoring зарегистрировали 457 тыс. вредоносных библиотек с открытым исходным кодом — в 11 раз больше, чем в предыдущем году. Зафиксировано также 14 тыс. новых уязвимостей в таких компонентах.

По словам специалистов, сохраняют актуальность и более ранние неприятные находки — к примеру, RCE-уязвимость Log4Shell, которая все еще присутствует в 15 тыс. сторонних библиотек. Публикация подобных пакетов грозит атаками на цепочку поставок.

В уходящем году также зафиксировано появление новой, еще более опасной угрозы — самоходного червя Shai Hulud, способного создавать новые репозитории и воровать конфиденциальные данные с CI/CD-платформ.

В связи с бурным ростом популярности ИИ объявился новый вектор атаки — slopsquatting: злоумышленники начали использовать склонность больших языковых моделей (БЯМ, LLM) к галлюцинациям для внедрения в легитимные проекты небезопасного кода.

Из-за этой особенности умный помощник по разработке может ошибиться и вместо легитимной библиотеки предложить для использования вредоносную со схожим названием. По данным CodeScoring, в России ИИ-ассистентов применяют 30% разработчиков, и потенциально опасные галлюцинации происходят у LLM в 20% случаев.

Чтобы защититься от атак на цепочку поставок, эксперты советуют вести тщательный учет компонентов, используемых для сборки софта, при установке библиотек выставлять запрет на исполнение скриптов, а также следовать стандарту ГОСТ Р 56939-2024 и активнее внедрять технологии безопасной разработки.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru