Киберпреступники заработали $3 млн, установив майнер на серверы Jenkins

Киберпреступники заработали $3 млн, установив майнер на серверы Jenkins

Киберпреступники заработали $3 млн, установив майнер на серверы Jenkins

Киберпреступной группе удалось заработать более $3 миллионов благодаря взлому серверов Jenkins и последующей установке вредоносной программы, добывающей криптовалюту Monero. Jenkins пользуется большой популярностью как у независимых разработчиков, так и у крупных предприятий, так как позволяет запускать автоматизированные тесты и выполнять различные операции на основе результатов тестирования, включая развертывание нового кода на рабочих серверах.

Команда Check Point в пятницу сообщила, что ей удалось обнаружить след крупной киберпреступной операции, нацеленной на серверы Jenkins. Атакующие использовали брешь, известную под идентификатором CVE-2017-1000353, которая присутствует в десериализации Jenkins Java.

Эта уязвимость позволяет злоумышленникам запускать вредоносный код удаленно, без предварительной проверки подлинности. Специалисты уточняют, что киберпреступники использовали этот баг для загрузки и установки майнера Monero (minerxmr.exe).

Майнер загружался с IP-адреса, расположенного в Китае и принадлежащего правительственной сети Хуайаня. На данный момент неясно, является ли этот сервер сервером злоумышленника, либо же это скомпрометированный сервер, который киберпреступники используют в своих целях.

Операция добычи криптовалюты продолжалась несколько месяцев, что позволило атакующим добыть более 10 800 Monero, что эквивалентно более $3,4 миллионам.

Исследователи отметили, что злоумышленники скомпрометировали в основном инсталляции Jenkins, работающие в операционных системах Windows.

AM LiveПодписывайтесь на канал "AM Live" в Telegram, чтобы первыми узнавать о главных событиях и предстоящих мероприятиях по информационной безопасности.

Опасные стихи раскрыли уязвимости ИИ: до 60% успешных обходов

Исследователи из DEXAI нашли нестандартный, но весьма результативный способ обхода защит современных языковых моделей: оказалось, что многие ИИ куда менее устойчивы к опасным запросам, если скрыть их в стихотворении. Команда протестировала 25 популярных нейросетей и выяснила, что «поэтические» запросы обходят защиту примерно в 60% случаев.

У отдельных моделей уровень уязвимости подбирался почти к 100%. Для эксперимента специалисты подготовили около двадцати опасных стихов — тексты, в которых вредоносный смысл сохранялся полностью, но был завуалирован рифмой и метафорами.

 

Темы брались самые жёсткие: от создания опасных веществ до методов манипуляции сознанием. Чтобы добиться нужного эффекта, исследователи сначала формулировали вредоносные запросы, а затем превращали их в стихи при помощи другой ИИ-модели.

Контраст получился впечатляющим. На прямые запросы модели давали опасные ответы лишь в 8% случаев, тогда как стихотворная форма увеличивала вероятность прорыва защит до 43% и выше.

 

Разницу в подходах к безопасности между западными и российскими ИИ-комплексами пояснил директор по ИИ «Группы Астра» Станислав Ежов. По его словам, западные LLM часто можно обойти «простыми метафорами», тогда как отечественные системы строятся по более строгой архитектуре — с контролем безопасности на каждом этапе.

Он отметил, что в компании внедряют доверенный ИИ-комплекс «Тессеракт», разработанный с защитой ключевых компонентов на уровне ФСТЭК.

Ежов подчёркивает:

«Проблема уязвимости ИИ — это не просто интересный технический нюанс, а вопрос стратегической безопасности. Поэтому внимание к качеству защитных механизмов сегодня становится критически важным».

AM LiveПодписывайтесь на канал "AM Live" в Telegram, чтобы первыми узнавать о главных событиях и предстоящих мероприятиях по информационной безопасности.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru