Обнаружены 30 образов Docker с кодом для скрытной добычи криптовалюты

Обнаружены 30 образов Docker с кодом для скрытной добычи криптовалюты

Обнаружены 30 образов Docker с кодом для скрытной добычи криптовалюты

Исследователь из Palo Alto Networks нашел на Docker Hub три десятка образов, распространяемых в рамках криптоджекинг-кампаний. На счету этих упакованных в контейнер приложений суммарно числилось 20 млн загрузок.

Веб-сервис Docker Hub располагает богатейшей коллекцией контейнеризированных программ, предоставляемых в общее пользование производителями софта, участниками opensource-проектов и членами Docker-комьюнити. В настоящее время пользователям репозитория доступны свыше 100 тыс. образов контейнеров, которые можно использовать для развертывания приложений на Linux и Windows.

Вовлеченные в криптомайнинг образы были привязаны к десяти аккаунтам Docker Hub. Внедренный в них сторонний код (в 90% случаев — скрипт XMRig) предназначался для скрытной добычи Monero. Половина вредоносных образов использовали один и тот же аккаунт в майнинг-пуле; доступная информация о нем позволила исследователям сделать вывод, что криптоджекинг-кампания за два года принесла мошенникам $200 тысяч.

Для внедрения майнеров злоумышленники, по всей видимости, использовали возможность обновления Docker-образов с отметкой в индивидуальном реестре. Загружая в репозиторий новую версию образа, пользователь создает для нее специальный тег.

Примечательно, что теги некоторых вредоносных образов указывали на наличие версий, заточенных под разные ОС и CPU с различной архитектурой, а также вариантов, обеспечивающих выбор кода для добычи криптовалюты. Таким образом, авторы криптоджекинг-кампании могли по желанию расширять спектр своих мишеней, подбирая для каждой оптимальный майнер.

64% ИИ-приложений для iPhone оказались с дырой в защите

Исследователи из Wake Forest University обнаружили масштабную проблему в экосистеме iOS-приложений с искусственным интеллектом. Анализ показал, что сотни программ фактически оставляют открытыми ключи доступа к нейросетям и серверным компонентам, что позволяет злоумышленникам использовать их инфраструктуру в своих целях.

Для исследования специалисты разработали инструмент LLMKeyLens, который анализирует сетевой трафик приложений и выявляет утечки учетных данных, используемых для работы с OpenAI, Gemini, DeepSeek, Mistral и другими ИИ-сервисами.

Из более чем 38 тысяч приложений App Store исследователи отобрали 444 программы с подтверждёнными функциями на базе больших языковых моделей. Результаты оказались неприятными: у 282 приложений, или 64% выборки, были обнаружены утечки ключей доступа или других механизмов подключения к ИИ-сервисам.

 

Причем в 146 случаях проблема позволяла напрямую использовать чужие ресурсы. Некоторые приложения передавали API-ключи OpenAI и других провайдеров в открытом виде прямо в сетевых запросах. Другие скрывали ключи на сервере, но оставляли открытыми прокси-серверы, через которые любой желающий мог отправлять запросы к нейросетям.

Особенно часто проблемы встречались в приложениях для продуктивности, обучения, развлечений, здоровья и образа жизни. Лидером по доле уязвимых программ стала категория Health & Fitness.

Исследователи также обнаружили крайне небрежное отношение к защите токенов доступа. В некоторых случаях JWT-токены действовали годами, а отдельные системы выдавали их со сроком действия до 100 лет. Более того, некоторые серверы принимали даже просроченные токены.

После обнаружения проблем разработчиков всех 282 приложений уведомили об уязвимостях. Через 90 дней специалисты провели повторную проверку. Патчи выпустили только 78 приложений — это около 28% от числа уязвимых программ. Еще 66 приложений остались доступными для эксплуатации даже после уведомления.

Авторы исследования считают, что причина проблемы проста: многие разработчики стремятся максимально быстро интегрировать ИИ-функции и уделяют недостаточно внимания защите инфраструктуры.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru