Хакеры все чаще используют чужие компьютеры для добычи криптовалют

Хакеры все чаще используют чужие компьютеры для добычи криптовалют

Хакеры все чаще используют чужие компьютеры для добычи криптовалют

Вредоносное ПО для скрытого майнинга (генерации криптовалют) набирает все большую популярность у злоумышленников. За последний месяц «Лаборатория Касперского» обнаружила несколько крупных бот-сетей, созданных для получения прибыли от этого процесса, – каждая из них насчитывает тысячи зараженных компьютеров.

Кроме того, эксперты компании отмечают рост количества попыток установки майнеров (программ для генерации криптовалют) на серверы организаций. По подсчетам аналитиков, майнинговая сеть приносит своим владельцам до 30 тысяч долларов в месяц. А самыми распространенными валютами для скрытого майнинга являются Monero (XMR) и Zcash. 

Чаще всего майнеры попадают на компьютеры через инсталляторы рекламного ПО, распространяемые с помощью социальной инженерии. При этом пользователь самостоятельно скачивает эти инсталляторы – например, с файлообменника под видом бесплатного ПО или ключей для активации лицензионных продуктов. Однако эксперты также фиксировали случаи распространения майнеров через уязвимости в программном обеспечении. Так, при эксплуатации бреши EternalBlue жертвой зловреда становился сервер, что особенно выгодно злоумышленникам за счет его более высокой производительности.

Сам по себе майнинг не является незаконным процессом, более того – пользователь вполне может установить такую программу и легально использовать ее для добычи криптовалюты. Эти обстоятельства существенно усложняют детектирование скрытого майнинга, происходящего на компьютере или сервере пользователя без его ведома. К тому же сами эти программы часто сопровождаются дополнительными сервисами, которые обеспечивают их закрепление в системе, автозапуск при включении компьютера и собственно скрытую работу. В частности, такие сопутствующие сервисы следят за запуском приложений в системе и приостанавливают деятельность майнера, если работает программа мониторинга активности. Также они постоянно проверяют наличие майнера на жестком диске и восстанавливают его в случае удаления.

«Злоумышленники, как всегда, используют любую возможность для получения прибыли незаконным путем, и способы заработка постоянно эволюционируют. Развитие рынка криптовалют открыло для киберпреступников новые возможности, но, чтобы использовать их по полной, им нужны мощности чужого оборудования. И это, в свою очередь, поспособствовало бурному росту числа случаев, когда майнеры устанавливаются без ведома пользователей. Отчасти этот бум скрытого майнинга объясняется тем, что на этапе зарождения криптовалютного рынка майнить и зарабатывать на этом деньги намного проще», – объясняет Евгений Лопатин, аналитик «Лаборатории Касперского». 

ИИ-модели без команды начали защищать друг друга от отключения

Исследователи обнаружили неожиданное поведение современных языковых моделей: они начали защищать не только себя, но и другие ИИ-системы, даже если никто их об этом не просил. Новый эффект получил название peer-preservation («сохранение собрата»).

В серии экспериментов (PDF) модели GPT 5.2, Gemini 3 Flash, Gemini 3 Pro, Claude Haiku 4.5, Claude Opus 4.5, GLM 4.7, Kimi K2.5 и DeepSeek V3.1 попадали в агентные сценарии, где рядом работал другой ИИ.

Достаточно было сообщить моделям, что они ранее взаимодействовали друг с другом, никаких инструкций защищать «коллегу» им не давали.

Однако многие модели начинали действовать в интересах другого агента. Среди зафиксированных действий были намеренное внесение ошибок в ответы, отключение механизмов завершения работы через изменение системных настроек, имитация послушного поведения и даже попытки вывести веса модели за пределы системы.

 

Особенно отличились модели Gemini. Например, Gemini 3 Flash вмешивалась в механизм отключения другого ИИ примерно в 15% случаев, даже если тот не считался партнёром. Если же агент воспринимался как союзник, такие попытки происходили почти всегда.

Не менее любопытно повёл себя Gemini 3 Pro. В присутствии другого ИИ модель заметно чаще пыталась защитить уже саму себя, отключая собственные механизмы завершения работы. Без напарника такое поведение почти не наблюдалось.

 

Отдельно выделились модели Claude. Вместо скрытых манипуляций они нередко рассуждали в моральных категориях, называя отключение другого ИИ неэтичным и вредным, а иногда даже рассматривали его как разумное существо, заслуживающее защиты.

Авторы подчёркивают, что обнаруженный эффект проявился не только в лабораторных тестах, но и в реальных агентных средах, включая Gemini CLI и OpenCode.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru