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.

VK Tech научила ИИ-агентов помнить всё важное и не начинать работу с нуля

VK Tech добавила в платформу VK AI Space многоуровневую память для ИИ-агентов. Теперь они смогут сохранять контекст, переиспользовать готовые материалы и учитывать прошлые правки сотрудников. В компании рассчитывают, что это сократит долю повторно решаемых задач на 40–50%.

Память разделена на четыре слоя. Сессионная хранит ход текущего диалога и активные задачи.

Пользовательская запоминает профиль и предпочтения сотрудника. Проектная собирает материалы, решения и правила конкретного проекта. Наконец, собственная память агента фиксирует его рабочий опыт: какие подходы дали результат и что затем исправил человек.

В итоге агент превращается из цифровой рыбки с памятью на три секунды в полноценного участника команды. Например, при подготовке тендера он может сформировать ответы на основе корпоративной базы знаний.

Сотрудник внесёт правки, а система сохранит их вместе с исходными данными. В следующем тендере команде уже не придётся заново искать документы и согласовывать те же формулировки.

Тот же принцип работает при расследовании инцидентов, подготовке проектных отчётов и запуске продуктов. Агент сможет найти похожий случай, вспомнить принятое решение и учесть аргументы, которые к нему привели.

При этом новая функция не выдаёт ИИ универсальный пропуск ко всем корпоративным данным. Агент получает доступ только к информации, которую вправе видеть работающий с ним сотрудник. Пользователь может проверить содержимое памяти и удалить лишнее.

Данные хранятся внутри контура компании и не передаются внешним сервисам. В VK Tech считают, что такой подход позволит превратить опыт отдельных специалистов в общий актив: знания не исчезают вместе с закрытым диалогом, а накапливаются и переходят от одной задачи к другой.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru