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.

Растущая мощность ИИ-моделей OpenAI ставит под угрозу кибербезопасность

Компания OpenAI предупреждает, что ее ИИ-модели стремительно расширяют возможности, которые пригодны для нужд киберобороны, но в тоже время повышают риски в случае злоупотребления, и это нельзя не учитывать.

Так, проведенные в прошлом месяце CTF-испытания GPT-5.1-Codex-Max показали результативность 76% — почти в три раза выше, чем GPT-5 на тех же задачах в августе (27%).

Разработчик ожидает, что последующие ИИ-модели продолжат этот тренд, и их можно будет использовать для аудита кодов, патчинга уязвимостей, создания PoC-эксплойтов нулевого дня, а также тестирования готовности организаций к сложным, скрытным целевым атакам.

Во избежание абьюзов OpenAI принимает защитные меры: учит свои творения отвечать отказом на явно вредоносные запросы, мониторит их использование, укрепляет инфраструктуру, применяет EDR и Threat Intelligence, старается снизить риск инсайда, внимательно изучает обратную связь и наладила партнерские связи со специалистами по Red Teaming.

В скором времени компания с той же целью запустит программу доверенного доступа (trusted access), в рамках которой киберзащитники смогут с разной степенью ограничений пользоваться новыми возможностями выпускаемых моделей. В настоящее время их приглашают присоединиться к бета-тестированию ИИ-инструмента выявления / коррекции уязвимостей Aardvark, подав заявку на сайте OpenAI.

Для расширения сотрудничества с опытными специалистами по киберзащите будет создан консультационный Совет по рискам — Frontier Risk Council. Компания также взаимодействует с другими ИИ-исследователями через НКО Frontier Model Forum, работая над созданием моделей угроз и выявлением узких мест, способных создать препятствие ИИ-атакам.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru