Три Linux-ботнета взяли на вооружение эксплойт для бага Confluence Server

Три Linux-ботнета взяли на вооружение эксплойт для бага Confluence Server

Три Linux-ботнета взяли на вооружение эксплойт для бага Confluence Server

Несколько Linux-ботнетов добавили в арсенал эксплойты для RCE-уязвимости в непропатченных установках Atlassian Confluence Server и Data Center. С помощью бага злоумышленники выполняют код удалённо и заражают Linux-серверы.

Более того, уязвимость под идентификатором CVE-2021-26084 позволяет атакующим создать новые аккаунты уровня администратора, выполнить команды и получить контроль над сервером.

После публикации демонстрационного эксплойта (proof-of-concept) аналитики из компании GreyNoise отметили почти десятикратный рост числа попыток использования бреши в атаках. В общей сложности исследователи насчитали 23 IP-адресов, участвовавших в этих кампаниях.

Среди атакующих специалисты Lacework Labs также выделили три ботнета: Kinsing, Hezb и Dark.IoT. Они известны тем, что устанавливают на взломанные серверы бэкдоры и криптомайнеры.

Kinsing, например, в прошлом уже атаковал Confluence с помощью другой критической RCE-дыры и устанавливал вредоносный майнер цифровой валюты. Hezb любит инсталлировать «маячки» Cobalt Strike и майнеры XMRig, а Dark.IoT также атакует виртуальные машины Microsoft Azure.

Напомним, что Atlassian уже выпустила патчи, поэтому настоятельно всем рекомендуем не игнорировать их, чтобы не стать жертвой набирающих обороты киберпреступников. Баг устранили в следующих релизах: 7.4.17, 7.13.7, 7.14.3, 7.15.2, 7.16.4, 7.17.4, 7.18.1.

ИИ экономит 11 часов в неделю, но 6 из них уходят на присмотр за ботом

Искусственный интеллект попал в неудобную статистику. Новое исследование Work AI Institute показало, что сотрудники действительно экономят время благодаря ИИ — в среднем около 11 часов в неделю. Но есть нюанс: более шести часов из этой экономии приходится тратить на проверку, исправление и контроль работы самого ИИ.

Исследование охватило 6000 офисных сотрудников из США, Великобритании и Австралии.

Опрос показал, что 75% работников заметили рост личной продуктивности после внедрения ИИ-инструментов. Однако только 13% компаний сообщили о заметном росте бизнеса благодаря этим технологиям.

 

Получается любопытный парадокс. Формально сотрудники работают быстрее, но бизнес почему-то не получает сопоставимой выгоды.

По словам профессора Калифорнийского университета Пола Леонарди, многие недооценивают объём скрытой работы, которая появляется вместе с ИИ. Нужно собирать данные, подготавливать контекст, перепроверять ответы чат-ботов, искать ошибки и дорабатывать результаты вручную.

Фактически современные сотрудники всё чаще выступают не исполнителями, а менеджерами собственных цифровых помощников.

Согласно исследованию, 37% времени взаимодействия с ИИ уходит непосредственно на работу с ботами, а ещё 36% — на применение полученных результатов в реальных задачах. Более того, 41% опрошенных признались, что не могут объяснить, каким образом ИИ пришёл к своим выводам.

Авторы приводят показательный пример. Молодой разработчик перед уходом домой интегрировал в проект тысячи строк кода, сгенерированного ИИ. После этого система перестала работать, а разбираться в причинах пришлось старшему инженеру. Сам автор изменений не смог объяснить, что именно сделал искусственный интеллект.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru