Злоумышленники используют чужие компьютеры для генерации криптовалюты

Злоумышленники используют чужие компьютеры для генерации криптовалюты

Злоумышленники используют чужие компьютеры для генерации криптовалюты

В конце октября в кибермире появилась новая криптовалюта Zcash – более безопасная и анонимная альтернатива биткойну, как уверяют ее создатели. С первых же дней существования Zcash цены на нее стали расти с молниеносной скоростью. И это обстоятельство спровоцировало новую майнинговую волну – рост числа приложений для генерации новой криптовалюты.

Во многих случаях эти приложения были запущены злоумышленниками на компьютерах ничего не подозревающих пользователей. 

Как выяснили эксперты «Лаборатории Касперского», в настоящее время киберпреступники используют для такого заработка по меньшей мере 1000 уникальных компьютеров. В итоге ежемесячно они получают объем криптовалюты, равный 6200 долларам США, то есть за год они смогут «намайнить» около 75 тысяч долларов. 

Приложения для майнинга Zcash попадают на компьютеры пользователей под видом других легальных программ, например, притворяясь популярным инструментом Task Manager для Windows. Часто пользователи скачивают программы, «оборудованные» майнинговыми модулями, на торрентах, и чаще всего это бывает пиратское ПО.

С чисто технической точки зрения, программы для генерации криптовалюты не являются вредоносным ПО. Однако пользователь все же страдает от их негативного воздействия на устройство. Во-первых, майнинг – это крайне энергозатратный процесс. Следовательно, компьютер, использующийся для генерации Zcash, потребляет гораздо больше электроэнергии, а это ведет к удорожанию счетов за электричество. Во-вторых, на работу майнингового приложения выделяется почти 90% оперативной памяти системы, что, естественно, существенно замедляет производительность компьютера.    

«Из-за того, что майниговое ПО не является вредоносным как таковым, большинство защитных решений детектирует его как чистое. В прошлом с биткойнами это привело к появлению так называемых майнинговых ботнетов – сетей зараженных компьютеров, чьи мощности использовались для генерации криптовалюты. В конце концов процесс майнинга биткойнов потерял какой-либо смысл из-за колоссально возросших затрат времени и энергоресурсов, и все эти ботнеты сами собой исчезли. Но теперь, с появлением Zcash, история может повториться», – поясняет Александр Гостев, главный антивирусный эксперт «Лаборатории Касперского». 

Для того чтобы обезопасить компьютер и исключить возможность его использования злоумышленниками в качестве инструмента для майнинга Zcash или любой другой криптовалюты, пользователям следует убедиться, что выбранное ими защитное ПО распознает и блокирует попытки запуска легальных программ с вредоносными целями. Решения «Лаборатории Касперского» имеют такую опцию, активировать ее можно в настройках. 

AppSec.Track научился проверять код, написанный ИИ

AppSec.Track добавил поддержку работы с ИИ и стал первым российским SCA-анализатором, который умеет проверять код прямо в связке с ИИ-ассистентами. Обновление рассчитано в том числе на так называемых «вайб-кодеров» — разработчиков, которые активно используют LLM и ИИ-редакторы для генерации кода.

Новый функционал решает вполне практичную проблему: ИИ всё чаще пишет код сам, но далеко не всегда делает это безопасно.

Модель может «галлюцинировать», предлагать несуществующие пакеты, устаревшие версии библиотек или компоненты с известными уязвимостями. AppSec.Track теперь умеет отлавливать такие ситуации автоматически.

Разработчик может прямо в диалоге с ИИ-ассистентом запросить проверку сгенерированного кода через AppSec.Track. Система проанализирует используемые сторонние компоненты, подсветит потенциальные угрозы и предложит варианты исправления. В основе механизма — протокол MCP (Model Context Protocol), который позволяет безопасно подключать инструменты анализа к LLM.

Как поясняет директор по продукту AppSec.Track Константин Крючков, разработчики всё чаще пишут код «по-новому», а значит, и инструменты анализа должны меняться. Редакторы вроде Cursor или Windsurf уже умеют многое, но им всё равно нужна качественная и актуальная база уязвимостей. Именно её и даёт AppSec.Track, включая учёт внутренних требований безопасности конкретной компании. В итоге даже разработчик без глубокой экспертизы в ИБ может получить более надёжный результат.

Проблема особенно заметна на фоне роста low-coding и vibe-coding подходов. Код создаётся быстрее, а иногда — почти без участия человека, но с точки зрения безопасности в нём могут скрываться неприятные сюрпризы: SQL-инъекции, логические ошибки или небезопасные зависимости. Как отмечает старший управляющий директор AppSec Solutions Антон Башарин, ИИ-ассистенты не заменяют классические практики DevSecOps — особенно когда речь идёт об open source, где информация об угрозах обновляется быстрее, чем обучаются модели.

Новый функционал AppSec.Track ориентирован на профессиональные команды разработки, которые уже внедряют ИИ в свои процессы. Он позволяет сохранить требования Secure by Design и снизить риски даже в условиях активного использования генеративного кода.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru