Опубликован Python-код, ищущий уязвимые машины и подбирающий эксплойты

Опубликован Python-код, ищущий уязвимые машины и подбирающий эксплойты

Опубликован Python-код, ищущий уязвимые машины и подбирающий эксплойты

Появился Python-код, автоматически ищущий уязвимые устройства с помощью поисковика Shodan.io, после нахождения таких устройств вредонос использует базу эксплойтов Metasploit для взлома и проникновения в систему.

Этот вредоносный код был опубликован на этой неделе на GitHub пользователем под именем Vector, инструмент получил имя AutoSploit. Как утверждают специалисты, AutoSploit способен невероятно упростить массовый взлом, сделав его доступным для каждого.

«Доступные модули Metasploit были выбраны для облегчения удаленного выполнения кода и попыток получить обратные TCP-оболочки или сеансы Meterpreter», — поясняется на GitHub.

Поскольку атаки такого рода могут привести к возникновению юридических проблем, пользователь, разместивший AutoSploit, также предупреждает, что «запуск такого кода с машины, которую легко выследить — не самая лучшая идея».

На данный момент эксперты очень обеспокоены массовым использованием такого инструмента малообразованными киберпреступниками, которых иногда называют скрипт киддиз.

Генеративный ИИ вышел в продакшн у 53% российских компаний

В Москве завершилась конференция IT Elements 2026, посвящённая непрерывности бизнеса, инфраструктуре, кибербезопасности и искусственному интеллекту. По данным организаторов, мероприятие посетили более 3000 специалистов, а онлайн-трансляции набрали свыше 500 тысяч просмотров.

Одной из главных тем второго дня стали ИТ-бюджеты. Исследование «Инфосистемы Джет» показало, что во второй половине 2026 года расходы на технологии растут у 44% российских компаний.

Однако деньги теперь не просто высыпают на инфраструктуру из ведра: заказчики перераспределяют их в пользу проектов с понятным эффектом для бизнеса.

Не обошлось без ИИ, который уже перестал быть презентацией с красивым роботом. Большие языковые модели используют или пилотируют 86% опрошенных компаний, а 53% уже довели решения на базе генеративного ИИ до промышленной эксплуатации.

Эксперты обсудили корпоративных агентов для бухгалтерии, управление агентными системами в продакшн, автоматизацию разработки с помощью локального ИИ и применение алгоритмов в атомной энергетике. Вывод сделали такой: запустить демонстрацию легко, а превратить толпу цифровых помощников в управляемую систему — уже настоящая работа.

Отдельный блок посвятили ЦОДам. С ростом ИИ-нагрузок состояние питания и охлаждения напрямую влияет на доступные вычислительные мощности и стоимость эксплуатации. Поэтому компаниям предлагают не просто прогнозировать отказы, а оценивать, какие из десятков предупреждений действительно способны остановить бизнес.

В сетевом треке представили аналитику по российскому оборудованию для ЦОДов, кампусных сетей, AI/HPC, Wi-Fi и балансировки трафика. «Газпромнефть ИТО» и «Лаборатория Числитель» также показали, как перестроили архитектуру Zabbix для мониторинга высоконагруженной инфраструктуры с десятками тысяч NVPS.

На конференции «Инфосистемы Джет» и «АльфаСтрахование» договорились совместно развивать киберустойчивость и киберстрахование.

Общий итог второго дня: непрерывность бизнеса начинается не с папки «План восстановления», а с архитектуры, которую действительно ломали, восстанавливали и проверяли под нагрузкой.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru