Червеобразный P2P-ботнет Panchan ворует SSH-ключи с серверов на Linux

Червеобразный P2P-ботнет Panchan ворует SSH-ключи с серверов на Linux

Червеобразный P2P-ботнет Panchan ворует SSH-ключи с серверов на Linux

Новый интересный P2P-ботнет, получивший имя Panchan, обладает функциональностью червя и атакует Linux-серверы. Задача вредоноса — вытащить SSH-ключи и двигаться по сети латерально, в отдельных случаях ботнет брутфорсит учётные данные.

По словам исследователей из Akamai, которые отслеживают эту киберугрозу с марта, Panchan написан на Golang. Используя словарь, ботнет парсит локальные закрытые SSH-ключи, которые впоследствии применяются для дальнейшего распространения.

«В целом это криптоджекер, так что не думаю, что этот ботнет особо опасен. Тем не менее он необычен. Например, P2P-связь не так часто встречается у вредоносных программ, сбор SSH-ключей тоже можно назвать отличительной чертой Panchan», — говорит Стив Купчик из Akamai.

Кроме того, специалисты отметили, что за ботнетом стоит японская киберпреступная группировка — тоже довольно редкое явление. Кстати, имя вредоноса, скорее всего, является отсылкой к Рине Окамото (более известной как «Панчан Рина») — чемпионке по кикбоксингу среди женщин в средней весовой категории (по версии “Knock Out“).

Операторы Panchan, судя по всему, выбрали себе в качестве основных целей поставщиков образовательных услуг в Азии, Европе и Северной Америке.

Попав в систему жертвы, ботнет устанавливает два вредоносных криптомайнера — XMrig и nbhash. Интересно также, что зловред использует криптовалютную платформу NiceHash для майнинга.

Авторы Panchan подарили ему также «режим бога» в виде панели администратора, с помощью которой можно изменять конфигурацию для добычи цифровой валюты.

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