Ботнет MyKings заработал $24,7 млн за счёт подмены данных в буфере обмена

Ботнет MyKings заработал $24,7 млн за счёт подмены данных в буфере обмена

Ботнет MyKings заработал $24,7 млн за счёт подмены данных в буфере обмена

Операторы ботнета MyKings за два года заработали более 24,7 миллионов долларов за счёт подмены информации в буфере обмена. Исследователи из Guardicore, Proofpoint, Qihoo 360, VMWare Carbon Black и Sophos называют MyKings одним из крупнейших ботнетов.

Впервые MyKings (другие имена — Smominru и DarkCloud) привлёк внимание экспертов в 2016 году, с тех пор операторы смогли занять лидирующие позиции среди похожих киберопераций. Злоумышленники начинают свои атаки со сканирования Сети в поисках уязвимых систем Windows или Linux.

В арсенале операторов MyKings есть эксплойты, которые помогали использовать непропатченные уязвимости и проникать на серверы жертвы. Далее преступники двигались латерально по сети атакованной компании.

MyKings в итоге стал одним из самых масштабных ботнетов, созданных за последние десять лет. Число заражённых им систем однозначно превышает 500 тысяч. В начале своего пути злоумышленники разворачивали вредоносный криптомайнер, который добывал им валюту Monero за счёт вычислительной мощности жертв.

Но с годами операторы начали совершенствовать свои методы и превратили MyKings буквально в «швейцарский нож». Так вредонос обзавёлся целой кучей модулей и функциональностью сетевого червя.

В 2019 году специалисты компании Sophos заметили, что MyKings мониторит скопированную в буфер обмена информацию. Несложно было догадаться, для чего это — зловред пытался подменять скопированные адреса криптовалютных кошельков на свои, что приносило киберпреступникам неплохой доход.

Опубликованный на этой неделе отчёт антивирусной компании Avast показал, что один из модулей ботнета способен детектировать 20 различных криптокошельков. Также исследователи отметили, что с начала 2020 года MyKings поразил более чем 144 тыс. компьютеров.

В кошельках, принадлежащих операторам ботнета, Avast нашла в общей сложности $24,7 миллионов в таких криптовалютах, как Bitcoin, Ether и Dogecoin.

ИИ находит ошибки быстрее, чем их могут исправлять

Многие команды разработчиков опенсорс-проектов столкнулись с потоком сообщений об ошибках и уязвимостях, которые выявляют ИИ-модели. Для многих проектов, особенно небольших, это стало серьёзной проблемой: устранять такие находки по мере их поступления они попросту не успевают. В результате ситуация начинает нести заметные риски для безопасности.

О проблеме сообщило агентство Bloomberg. Издание приводит слова Дэниела Стенберга из проекта cURL: только за 2025 год команда получила 181 сообщение об ошибках и уязвимостях — больше, чем за 2023 и 2024 годы вместе взятые.

По словам специалиста, рост числа багрепортов напрямую связан с распространением ИИ-моделей. Как отметил Стенберг, ситуация продолжает ухудшаться. С начала 2026 года команда проекта уже получила 87 сообщений об ошибках, а по итогам года их число может приблизиться к 330.

Рост активности связывают с появлением новой ИИ-модели Mythos от Anthropic. Она позволяет находить проблемный код быстрее, чем предыдущие поколения таких систем, не говоря уже о людях, которые проводят аудит вручную или с помощью традиционных инструментов.

Многие другие проекты, столкнувшись с валом отчётов об ошибках, сгенерированных с помощью ИИ, вообще прекратили их приём. Разработчики сравнивают этот поток с DDoS-атакой, называя его «пугающим» и крайне сложным для обработки.

Понимая возможные риски, связанные с тем, что новая модель сможет находить уязвимости быстрее, чем разработчики будут успевать их устранять, Anthropic не стала выпускать Mythos в открытый доступ. Вместо этого компания ограничила доступ к ней, предоставив его только ключевым организациям, включая CrowdStrike и Linux Foundation.

Как подчёркивает Bloomberg, вся индустрия во многом зависит от результатов работы проектов с открытым исходным кодом, которыми нередко занимаются небольшие команды с ограниченными ресурсами. Ситуацию дополнительно осложняет наличие большого объёма устаревшего кода, который может быть использован во вредоносных целях.

Показательный пример — история с WannaCry: авторы этого шифровальщика использовали устаревший драйвер Windows для распространения зловреда. При этом удалить такой компонент не всегда возможно без риска нарушить работу критически важных функций системы.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru