Хакеры теряют интерес к Log4Shell из-за большой возни с эксплойтами

Хакеры теряют интерес к Log4Shell из-за большой возни с эксплойтами

Хакеры теряют интерес к Log4Shell из-за большой возни с эксплойтами

Данные телеметрии Sophos и Центра SANS по сетевым угрозам (ICS SANS) показали, что попытки эксплуатации уязвимости CVE-2021-44228 пошли на спад. Эксперты объясняют тренд отсутствием универсального инструмента атаки: библиотеку Apache Log4j используют многие Java-приложения, но по-разному, поэтому злоумышленникам проще найти другие дыры, чем тратить время на кастомизацию эксплойта.

Подробности 10-балльной CVE-2021-44228, получившей известность как Log4Shell, были раскрыты в минувшем декабре. Уязвимость сразу привлекла всеобщее внимание: компонент, в котором ее нашли, широко используется, а код эксплойта умещается в одну строку.

Сразу после публикации в ICS SANS зафиксировали резкий рост сканов, нацеленных на поиск уязвимых веб-приложений на Java. Позднее были замечены также попытки тестирования различных эксплойтов. Всплеск активности, связанной с Log4Shell, наблюдался три недели, затем и злоумышленники, и исследователи потеряли интерес к новой дыре.

 

Данные Sophos по ее клиентской базе подтверждают тренд, подмеченный исследователями из ICS SANS.

 

Попытки массовых, автоматизированных атак при этом были весьма ограниченны. Вначале злоумышленники опробовали эксплойт для VMWare Horizon, потом обратили внимание на серверы Cyclos, а в январе под удар попали VMWare ESXi, роутеры ZyXEL и сетевые устройства Ubiquiti.

Конечная полезная нагрузка в этих атаках была разнообразной: APT-бэкдоры, боты, майнеры криптовалюты, шифровальщики, банковские трояны.

Несмотря на тенденцию к спаду, эксперты не советуют расслабляться: площадь атаки велика, далеко не все уязвимые программы получили патчи, а степень опасности угрозы при этом слишком высока, чтобы ее игнорировать.

Более трех четвертей россиян не отличают нейросетевой контент от реального

Согласно исследованию агентств Spektr и СКОТЧ, 77% участников не смогли отличить изображения, созданные нейросетями, от реальных фотографий. В опросе приняли участие около 1000 человек. Респондентам в случайном порядке показывали пять изображений, из которых четыре были сгенерированы ИИ, а одно — подлинное.

Результаты исследования приводит РБК. Корректно определить сгенерированные изображения смогли лишь 23% опрошенных.

При этом в более молодых возрастных группах показатели оказались выше. Среди респондентов до 30 лет правильный ответ дали 30%, в группе 31–44 года — 25%.

В числе признаков «настоящего» фото участники называли убедительные детали, реалистичные свет и тени, а также естественную улыбку человека в кадре. Например, изображение с улыбающимся мужчиной чаще других считали реальным участники в возрасте 45–60 лет — 28% из них выбрали именно этот вариант.

Примечательно, что доля тех, кто ошибается при определении ИИ-контента, растёт. Согласно результатам исследования MWS, опубликованным летом 2025 года, правильно распознать сгенерированные изображения смогли более трети респондентов.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru