Ботсеть BrutPOS атаковала POS-терминалы

Ботсеть BrutPOS атаковала POS-терминалы

Тысячи скомпрометированных компьютеров пытались атаковать розничные POS-терминалы при помощи разнообразных техник Brute-Force для получения реквизитов на удаленное администрирование. Данные компьютеры были частью ботнета BrutPOS, выявленного специалистами компании FireEye.



Согласно докладу FireEye, ботнет был активен как минимум с февраля. Он сканировал целевые машины по заданным диапазонам адресов, пытаясь установить соединения по протоколу RDP на порту 3389. Когда активное соединение выявлялось,  BrutPOS пытался войти в систему по словарным комбинациям логинов и паролей, сообщает cybersecurity.ru.

«Некоторые имена пользователей и пароли указывали на то, что атакующие отыскивали то или иное конкретное оборудование, например POS-системы Micros», - отметили в FireEye.

Напомним, что компания Micros Systems занимается созданием программного и аппаратного обеспечения, в том числе POS-терминалов, для сектора розничной торговли и здравоохранения. В FireEye говорят, что всего удалось выявить пять контрольных серверов BrutPOS, два из которых еще работают. Они расположены в России и были включены в мае и июне этого года.

Собранные данные указывают на то, что ботнет состоял из 5622 компьютеров в 119 странах. Им удалось выявить не менее 60 RDP-систем, причем 51 из них расположены в США.

Подпишитесь на новости

Не просто стойка с GPU: в России собрали ПАК для корпоративного ИИ

«Лаборатория Числитель» и «Информзащита» представили программно-аппаратный комплекс, который должен помочь крупным компаниям перейти от вечных ИИ-пилотов к нормальной промышленной эксплуатации моделей. Решение анонсировали на форуме TNF-2026.

В основе ПАК — высокопроизводительный ML-кластер и российская платформа контейнеризации «Штурвал». Но создатели подчёркивают: это не очередная дорогая стойка с GPU, на которой каждый проект приходится собирать руками.

Комплекс превращает вычислительные мощности в единый управляемый ресурс. ML-специалист запускает задачу, а платформа сама выделяет CPU и GPU, поднимает нужное окружение, подключает хранилище, запускает обучение и масштабирует нагрузку. Для автоматизации используются Kubernetes и инструменты MLOps, включая Kubeflow, MLflow и model serving.

Архитектура состоит из четырёх уровней: аппаратной инфраструктуры, платформы «Штурвал», MLOps-стека и прикладных ИИ-сервисов — от прогнозирования и аналитики до корпоративных ассистентов. Вокруг ядра работают IAM/SSO, объектное хранилище, реестр образов, CI/CD, мониторинг и аудит.

Заказчики получают единый пул вычислительных ресурсов, изоляцию проектов, централизованное управление доступами и полный жизненный цикл моделей — от эксперимента до публикации и обновления. При этом ML-инструменты не лезут напрямую в железо, а получают инфраструктуру как сервис.

Как сообщается в публикации о проекте, архитектура уже прошла промышленную эксплуатацию у крупного государственного заказчика.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru