Группа 8220 нарастила ботнет до 30 тыс. хостов для майнинга криптовалюты

Группа 8220 нарастила ботнет до 30 тыс. хостов для майнинга криптовалюты

Группа 8220 нарастила ботнет до 30 тыс. хостов для майнинга криптовалюты

Группировка «8220», занимающаяся криптомайнингом, воспользовалась уязвимостями в Linux и облачных приложениях для создания крупного ботнета, насчитывающего более 30 тысяч зараженных хостов.

В целом участников «8220» можно охарактеризовать как низкоквалифицированных, но при этом финансово мотивированных киберпреступников. Группа атакует хосты AWS, Azure, GCP, Alitun и QCloud, проникая на них с помощью дыр в уязвимых версиях Docker, Redis, Confluence и Apache. Ранее злоумышленники задействовали публично доступный эксплойт для компрометации серверов Confluence.

После получения доступа группировка использует брутфорс для подбора учетных данных SSH. Таким способом хакеры продвигаются дальше и запускают криптомайнеры, добывающие цифровую валюту за счет вычислительных ресурсов жертвы.

Группа «8220» активна как минимум с 2017 года. Несмотря на то что уровень подготовки и знаний хакеров оставляет желать лучшего, им удалось нарастить серьезные масштабы своих кампаний. Это ещё один пример того, как низкоквалифицированные киберпреступники могут быть опасны.

Последнюю по времени кампанию «8220» анализировали специалисты SentinelLabs, отметившие нововведения во вредоносном скрипте, который используется для создания ботнета. Этот кусок кода оказался достаточно скрытым, хотя у него и отсутствуют стандартные механизмы ухода от детектирования.

С конца июня злоумышленники используют специальный файл для SSH-брутфорса, в котором содержатся 450 жестко заданных учетных данных. Также операторы ботнета добавили в скрипт список блокировки, чтобы исключить определенные хосты из цепочки атак. В этом стоп-листе в основном содержатся ханипоты исследователей в области кибербезопасности.

 

Помимо этого, стоит отметить, что группировка использует новую версию кастомного криптомайнера — PwnRig, основанного на майнере Monero с открытым исходным кодом — XMRig. В последней версии PwnRig используется фейковый поддомен ФБР с IP-адресом, указывающим на государственный ресурс Бразилии.

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