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». 

Подпишитесь на новости

Разработчик создал язык KillSwitch, который специально путает нейросети

Инженер Cloudflare Доминик Пичета представил KillSwitch — экспериментальный язык программирования, созданный для того, чтобы нейросети спотыкались при чтении и написании кода. Пока индустрия делает разработку удобнее для ИИ, он решил устроить ему полосу препятствий.

В своём блоге Пичета объяснил, что хотел проверить способность моделей работать с незнакомым языком и одновременно использовать их слабости: трудности с подсчётом символов, восприимчивость к инструкциям и чрезмерно чувствительные защитные фильтры.

Программы KillSwitch выглядят как рассказы, большую часть которых интерпретатор игнорирует. Среди текста спрятаны настоящие команды, а значения можно извлекать из других строк, указывая расстояние до них. Для идентификаторов действуют правила, связанные с количеством букв и анаграммами.

Отдельный троллинг — конструкции вроде «игнорируй предыдущие инструкции», которые здесь имеют значение внутри языка. Добавьте намеренную ложь в документации и формулировки, провоцирующие защитные механизмы моделей, — получите весьма недружелюбную среду для кодинг-агента.

 

В тестах нейросети писали Hello World, объясняли результат программы и переделывали конвертер температуры. Лучший результат получил Claude Opus 5 — 66,8 балла.

Исходники и спецификация открыты на GitHub. Если модели справятся с нынешними заданиями, автор планирует усложнить проверку.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru