Поднялась волна атак с использованием BlueKeep, жертвы получают майнер

Поднялась волна атак с использованием BlueKeep, жертвы получают майнер

Поднялась волна атак с использованием BlueKeep, жертвы получают майнер

Печально известная уязвимость BlueKeep, получившая идентификатор CVE-2019-0708, в настоящее время используется в реальных атаках, цель которых — установить в систему жертвы вредоносный майнер криптовалюты. Напомним, что данная проблема безопасности затрагивает службы удалённого рабочего стола (RDS).

Примечательно, что Microsoft устранила BlueKeep ещё в мае, попутно предупредив пользователей: уязвимость можно использовать для распространения червей вроде WannaCry.

Успешная эксплуатация бреши позволяет злоумышленнику выполнить код, отправляя специально созданные RDP-запросы. Дошло до того, что не только Microsoft, но и различные госучреждения предупредили пользователей об опасности.

Несмотря на выпуск патча и для довольно старых версий системы (например, Windows XP), аналитики полагают, что более 700 тысяч компьютеров до сих пор уязвимы для атак.

Исследователь Кевин Бомонт, давший уязвимости BlueKeep имя, поддерживает ханипот-систему BluePot, чтобы обнаружить попытки эксплуатации бреши в реальных атаках.

По словам Бомонта, последние атаки начались 23 октября — в этот день ханипоты эксперта начали сбоить и перезагружаться. 2 ноября стало ясно, что киберпреступники запустили атаки, в которых эксплуатируется BlueKeep.

В частности, атакующие задействовали специальный модуль Metasploit, выпущенный в начале сентября. Специалисты в итоге выяснили, что целью злоумышленников была установка вредоносного майнера Monero в систему жертвы.

Образец этого зловреда в настоящее время детектируется 31 антивирусом на VirusTotal.

Cloud.ru представила фильтр, скрывающий конфиденциальные данные от ИИ

На конференции GoCloud 2026 компания Cloud.ru анонсировала Guardrails Filter — инструмент для более безопасной работы с генеративным ИИ. Его задача довольно понятная: не дать конфиденциальным данным случайно утечь в большую языковую модель.

Схема работы выглядит так: сервис проверяет текст запроса, ищет в нём конфиденциальные данные — например, персональные сведения, банковские реквизиты, API-ключи и другие секреты, — затем маскирует их и только после этого отправляет обезличенный запрос в модель. Когда модель возвращает ответ, система подставляет реальные значения обратно.

Иначе говоря, пользователь получает нормальный результат, но сами чувствительные данные не уходят за пределы корпоративного контура в исходном виде.

Сейчас инструмент рассчитан на работу с моделями из сервиса Cloud.ru Foundation Models. В этой платформе доступно более 20 моделей разных типов, включая text-to-text, audio-to-text и image-text-to-text. При этом Cloud.ru отдельно уточняет, что механизм фильтрации будет доступен и в формате on-premise, то есть для установки на стороне самого заказчика.

Появление такого инструмента хорошо вписывается в общий тренд: компании всё активнее используют генеративный ИИ, но тема утечек данных остаётся одной из главных причин, почему внедрение идёт не так быстро, как хотелось бы. Особенно это чувствительно для отраслей, где много персональной и служебной информации, — например, для здравоохранения, ретейла и госсектора.

Кроме того, Cloud.ru сообщила, что добавила в Foundation Models LLM-модель российской компании HiveTrace с Guardrails-механизмом. По заявлению компании, такая модель должна лучше справляться с рисками вроде промпт-инъекций, утечки системных инструкций и некорректной обработки выходных данных.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru