Этот криптомайнер модифицирует настройки CPU для эффективной добычи валюты

Этот криптомайнер модифицирует настройки CPU для эффективной добычи валюты

Этот криптомайнер модифицирует настройки CPU для эффективной добычи валюты

Исследователи наткнулись на интересный криптомайнинговый ботнет поражающий серверы Linux. Особенность его заключается в изменении конфигурации CPU с целью повысить производительность и, как следствие, увеличить количество добываемой цифровой валюты.

Об атаках ботнета рассказали специалисты компании Uptycs. Попав в систему, вредонос модифицирует отдельные настройки процессора — например, отключает аппаратный предварительный выборщик (Hardware Prefetcher).

Эта функция, которая активирована по умолчанию на большинстве процессоров, позволяет CPU загружать данные в кеш памяти. Расчёт сделан на конкретные операции, которые с большой долей вероятности могут потребоваться в ближайшее время.

Таким образом, когда процессор выполняет повторяемые многократно вычисления, Hardware Prefetcher помогает ощутимо повысить производительность.

Моделезависимые регистры (Model-Specific Registers, MSR), которые также находятся в зоне внимания криптомайнера, могут использоваться для управления различными функциями, включая активацию и деактивацию аппаратной предварительной выборки.

В отчёте Uptycs  исследователи отмечают, что зафиксировали кампанию ботнета в июне 2021 года. В ходе этих атак злоумышленники взламывали серверы Linux, загружали MSR-драйвер и уже затем отключали Hardware Prefetcher.

Заключительным этапом вредонос устанавливал в систему популярное приложение XMRig, предназначенное для майнинга криптовалюты. Эксперты перечислили уязвимости, которые операторы ботнета используют в кибератаках: CVE-2020-14882 и CVE-2017-11610.

Каждая пятая утечка уже связана с теневым использованием ИИ

Сотрудники всё чаще отправляют рабочие данные в нейросети быстрее, чем службы ИБ успевают понять, что вообще происходит. По данным «Информзащиты», в июле 2026 года уже 20% организаций, столкнувшихся с утечками, хотя бы частично связали инциденты с несанкционированным использованием ИИ. Годом ранее таких случаев было около 12%.

И это не безобидное попросил чат-бота поправить письмо. В публичные ИИ-сервисы загружают договоры, исходный код, внутреннюю переписку, клиентские обращения и техническую документацию.

На веб-интерфейсы нейросетей приходится около 42% подобных инцидентов. Ещё 24% утечек связаны с браузерными расширениями и ИИ-помощниками.

Они получают доступ к вкладкам, истории сессий и cookie, а потом тихо делают то, на что им когда-то нажали «Разрешить». Самостоятельно подключённые API и библиотеки дают ещё 19%, инструменты для программирования — 15%.

Проблема в том, что классические средства защиты часто не видят ничего подозрительного. Домен легитимный, TLS работает, вредоносной сигнатуры нет. Только конфиденциальный документ уже уехал во внешний сервис.

Почти у трети компаний, использующих ИИ, находят хотя бы один API-ключ или секрет в небезопасном месте: конфигурациях, тестовых скриптах, рабочих станциях и Git-репозиториях. Получив такой ключ, атакующий может не только потратить чужой бюджет, но и добраться до подключённых баз данных и RAG-хранилищ.

Дороже всего здесь обходится позднее обнаружение. Инциденты с теневым ИИ в среднем увеличивают ущерб примерно на $670 тыс.

Эксперты советуют начинать не с тотальных запретов, а с инвентаризации сервисов, поиска ключей, контроля расширений и классификации данных. Потому что запретить ChatGPT приказом легко. Гораздо сложнее заметить, что сотрудник уже загрузил туда половину проекта.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru