Критическую RCE-уязвимость в Oracle WebLogic атакуют ботоводы DarkIRC

Критическую RCE-уязвимость в Oracle WebLogic атакуют ботоводы DarkIRC

Критическую RCE-уязвимость в Oracle WebLogic атакуют ботоводы DarkIRC

Злоумышленники продолжают атаковать серверы WebLogic, пытаясь через эксплойт внедрить в систему свой код. Целевая полезная нагрузка при этом различна, от легитимных инструментов Cobalt Strike и Meterpreter, популярных в криминальных кругах, до вредоносных ботов, из которых наиболее интересен новобранец DarkIRC.

Разбор текущих атак показал, что доставка полезной нагрузки во всех случаях осуществляется с помощью эксплойта CVE-2020-14882. Соответствующую уязвимость удаленного исполнения кода Oracle устранила в конце октября, однако заплатку далеко не все успели установить. Согласно Shodan, в настоящее время в интернете активны около 3 тыс. потенциально уязвимых серверов WebLogic (по состоянию на 1 декабря).

Многофункциональный бот DarkIRC начали активно продвигать на хакерских форумах в минувшем августе. Этот зловред примечателен тем, что отыскивает командный сервер, используя нестандартный алгоритм DGA. В Juniper Networks проанализировали эту функциональность и обнаружили, что генерация С2-доменов осуществляется на основании суммы, переведенной из кошелька Dogecoin операторов зловреда.

Присланное значение хешируется, и в имя домена подставляются первые 14 знаков хеш-кода. Запрос итогового URL возвращает строку json со значением в виде суммы, изъятой из криптокошелька. Таким образом, при потере домена ботоводу достаточно провести новую транзакцию, и боты получат другое имя для обращения. Связь с С2 они поддерживают по IRC-каналу, шифруя свои сообщения путем выполнения операции XOR.

Загрузка и запуск DarkIRC производятся с помощью PowerShell-скрипта. Прежде чем распаковать бинарник, вредонос проверяет окружение на наличие виртуальных машин и песочниц. Обнаружив такую угрозу, он завершает свои процессы и отказывается от дальнейших действий. Если среда благоприятная, целевой код распаковывается и копируется в папку %APPDATA%\Chrome\Chrome.exe. Для обеспечения постоянного присутствия зловред прописывается в системном реестре на автозапуск.

Функциональные возможности DarkIRC разнообразны. Новоявленный бот умеет собирать информацию о зараженной системе, выполнять команды, регистрировать клавиатурный ввод, загружать дополнительные файлы, воровать данные из браузеров и IM-клиента Discord, подменять содержимое буфера обмена (адреса кошельков Bitcoin).

Зловред также может по команде проводить DDoS-атаки прикладного и сетевого уровня (по типу Slowloris и R.U.D.Y или flood — HTTP, TCP, UDP, SYN). Кроме того, он способен распространяться по сети на другие машины — брутфорсом MS SQL и RDP, используя SMB или через USB-флешки.

97% компаний в России внедряют ИИ, но 54% не видят его ценности

UserGate изучила, как российские компании внедряют инструменты на базе ИИ и что мешает делать это быстрее. Опрос прошёл в январе 2026 года, в нём участвовали 335 топ-менеджеров компаний с выручкой от 100 млн рублей в год. Картина получилась довольно показательная: 97% компаний уже используют ИИ, тестируют его в пилотах или собираются внедрять в ближайшее время.

То есть искусственный интеллект из разряда «модного тренда» окончательно перешёл в категорию рабочих инструментов.

Чаще всего ИИ применяют для вполне прикладных задач. На первом месте — генерация отчётов и аналитики (42%). Далее идут оптимизация сетевой инфраструктуры (38%), анализ больших массивов логов (37%), ускорение расследований инцидентов (35%) и повышение эффективности Help Desk (32%).

Иными словами, бизнес в первую очередь использует ИИ там, где он помогает сэкономить время и ресурсы или усилить функции безопасности.

Интересно, что приоритеты зависят от масштаба компании. В корпоративном сегменте более 60% респондентов указали анализ больших логов как ключевое направление — что логично при объёмах данных в крупных ИТ-ландшафтах. В среднем бизнесе на первый план выходит оптимизация сетевой инфраструктуры (45%).

При этом 7% компаний пока вообще не рассматривают внедрение ИИ. Главные причины — неясная ценность технологии (54%) и неопределённость рисков (38%). Также среди барьеров называют отсутствие чёткого распределения ответственности (29%), ограниченные бюджеты (29%) и нехватку экспертизы (17%). По сути, речь идёт не столько о скепсисе, сколько о нехватке понимания, как именно внедрять ИИ и как управлять связанными с ним рисками.

Отдельно респондентов спросили, какие технологии окажут наибольшее влияние на кибербезопасность в ближайшие 12 месяцев. Лидером стали ИИ и машинное обучение — их назвали около половины представителей коммерческого и государственного сегментов. Даже те компании, которые пока осторожничают с практическим внедрением, всё равно рассматривают машинное обучение как ключевой фактор трансформации ИБ в среднесрочной перспективе.

Как отмечает руководитель отдела стратегической аналитики UserGate Юлия Косова, бизнес уже активно использует ИИ в операционных и защитных сценариях, но ожидания рынка зачастую опережают текущую практику. Дальнейший эффект, по её словам, будет зависеть от зрелости процессов, качества данных и способности управлять рисками.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru