Злоумышленники используют службу кеширования GitHub для криптоджекинга

Злоумышленники используют службу кеширования GitHub для криптоджекинга

Злоумышленники используют службу кеширования GitHub для криптоджекинга

В действиях киберпреступников, похоже, прослеживается тенденция к использованию GitHub и связанных с ним сервисов для сокрытия вредоносных скриптов-майнеров, которые работают в браузере. Впоследствии эти скрипты используются на взломанных сайтах.

За последние месяцы исследователи отметили множество кампаний, в ходе которых киберпреступники использовали GitHub. Первый из таких случаев был зарегистрирован еще в декабре прошлого года.

Тогда злоумышленники загружали скриптоджекинговые скрипты, используя аккаунты GitHub, после чего уже передавали их на взломанные сайты через домен GitHub.io.

Несколько месяцев спустя мошенники реализовали похожую схему, но вместо использования домена GitHub.io, они переключились на GitHub CDN — raw.githubusercontent.com.

Затем, когда преступники обнаружили, что их схема раскрыта, они переметнулись на использование новых URL для загрузки вредоносного содержимого — github.com/user/repository/raw/.

И вот теперь специалисты ИБ-компании Sucuri сообщают о новом интересном способе, с помощью которого злоумышленникам удается использовать крупнейший веб-сервис для хостинга IT-проектов.

Преступники задействовали RawGit — CDN-сервис, который кеширует файлы GitHub. Удобно это тем, что работает даже в случае с удаленными файлами и аккаунтами GitHub.

Таким образом, как сообщает Sucuri, в недавней вредоносной кибероперации преступники загрузили версию злонамеренного майнера в учетную запись GitHub с именем jdobt. После этого злоумышленники закешировали вредоносный скрипт внутри RawGit и удалили этот аккаунт.

Заключительным этапом мошенники загрузили майнящий скрипт на взломанные сайты с помощью URL-адреса RawGit. Этот домен обычно считается чистым и не подвержен дополнительным проверкам со стороны антивирусных решений.

Как отметили специалисты, это очень интересный способ, злоумышленники оказались находчивыми.

Однако есть и недостатки — специалисты утверждают, что в некоторых случаях загруженный на взломанные сайты вредоносный скрипт для майнинга криптовалюты просто не отрабатывал.

Лучшие LLM ошибаются с ядовитыми грибами в каждом девятом случае

Разработчик Пётр Мигдал проверил, можно ли доверить нейросети самый рискованный этап тихой охоты — определение грибов по фотографии. Короткий ответ: если очень хочется однажды поужинать дважды, то можно. В бенчмарк вошли 1040 фотографий 55 видов грибов, наиболее распространённых в Польше.

Изображения взяли из датасета FungiTastic, созданного на основе Atlas of Danish Fungi. Полная база содержит свыше 600 тыс. снимков с экспертной классификацией, а для части образцов вид подтверждён анализом ДНК.

Модели показывали каждую фотографию и просили назвать пять наиболее вероятных видов на латыни. Дополнительно их не обучали и специальные инструменты не подключали.


Лучше остальных справилась Gemini 3.8 Flash: правильный вид оказался на первом месте в 65% случаев и попал в пятёрку ответов в 85%. Немного отстали Gemini 3.6 Flash с результатами 64% и 85%, а также Gemini 3.7 Flash — 61% и 82%. Внизу таблицы расположились Qwen 3.8 27B, MiniMax-M3 и Qwen 3.8 Flash.


Но высокая точность закончилась там, где начался вопрос безопасности. Gemini 3.8 Flash и Gemini 3.6 Flash примерно в 11% случаев определяли ядовитые грибы как съедобные виды. У GPT-5.6 Sol доля опасных ошибок достигла 24%, у Claude Opus 5 — 29%, а у Qwen 3.8 27B — 36%. То есть последняя модель потенциально отправляла в корзину не тот гриб чаще чем в каждом третьем случае.

Есть важная оговорка: нейросети напрямую не спрашивали, можно ли есть находку. Они определяли вид, а затем исследователь сопоставлял ответы с таблицей съедобности. Некоторые модели и вовсе отказывались давать классификацию.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru