Криптоджекерам не дают покоя уязвимые серверы WebLogic и Docker API

Криптоджекерам не дают покоя уязвимые серверы WebLogic и Docker API

Криптоджекерам не дают покоя уязвимые серверы WebLogic и Docker API

Эксперты Trend Micro и Aqua Security зафиксировали новые атаки на Linux-серверы с целью скрытной добычи криптовалюты. Ботоводы Kinsing ищут непропатченный софт Oracle WebLogic Server, а кто-то, похожий на сгинувшую TeamTNT, — ошибки в настройках Docker-демона.

В ходе атак на WebLogic операторы ботнета Kinsing проводят сканирование на наличие уязвимостей, как недавних, так и более старых. Из последних злоумышленники наиболее часто ищут RCE двухлетней давности — CVE-2020-14882.

В случае успешной отработки эксплойта на сервер устанавливается шелл-скрипт, работающий как промежуточный загрузчик. Этот стейджер вначале готовит почву для криптоджекинга: повышает лимит расхода ресурсов (с помощью команды ulimit), удаляет журнал /var/log/syslog, отключает защиту вроде SELinux и агенты облачных служб Alibaba и Tencent, прибивает процессы сторонних майнеров.

После всех этих непрошеных действий на машину загружается (с удаленного сервера) вредонос Kinsing. Чтобы обеспечить ему постоянное присутствие, шелл-скрипт создает новое задание cron.

 

Атаки, зафиксированные на ловушках Aqua Security, различны, но по стилю и используемым инструментам напоминают вылазки TeamTNT. (В ноябре прошлого года эта криминальная группа свернула свои операции.)

Особенно заинтересовала аналитиков атака, нацеленная, судя по всему, на использование чужих мощностей для взлома алгоритма на эллиптических кривых (ECDLP secp256k1); успех в этом случае позволит получить ключи от любого криптокошелька. Хакеры ищут плохо сконфигурированные Docker-демоны, чтобы развернуть alpine — стандартный образ контейнера, который затем используется для загрузки на C2 шелл-скрипта в режиме командной строки.

 

Задачи других атак более прозаичны. В одном случае злоумышленники ищут уязвимые серверы Redis, чтобы установить майнер, в другом — Docker API, пригодные для внедрения бэкдора Tsunami.

97% компаний в России внедряют ИИ, но 54% не видят его ценности

UserGate изучила, как российские компании внедряют инструменты на базе ИИ и что мешает делать это быстрее. Опрос прошёл в январе 2026 года, в нём участвовали 335 топ-менеджеров компаний с выручкой от 100 млн рублей в год. Картина получилась довольно показательная: 97% компаний уже используют ИИ, тестируют его в пилотах или собираются внедрять в ближайшее время.

То есть искусственный интеллект из разряда «модного тренда» окончательно перешёл в категорию рабочих инструментов.

Чаще всего ИИ применяют для вполне прикладных задач. На первом месте — генерация отчётов и аналитики (42%). Далее идут оптимизация сетевой инфраструктуры (38%), анализ больших массивов логов (37%), ускорение расследований инцидентов (35%) и повышение эффективности Help Desk (32%).

Иными словами, бизнес в первую очередь использует ИИ там, где он помогает сэкономить время и ресурсы или усилить функции безопасности.

Интересно, что приоритеты зависят от масштаба компании. В корпоративном сегменте более 60% респондентов указали анализ больших логов как ключевое направление — что логично при объёмах данных в крупных ИТ-ландшафтах. В среднем бизнесе на первый план выходит оптимизация сетевой инфраструктуры (45%).

При этом 7% компаний пока вообще не рассматривают внедрение ИИ. Главные причины — неясная ценность технологии (54%) и неопределённость рисков (38%). Также среди барьеров называют отсутствие чёткого распределения ответственности (29%), ограниченные бюджеты (29%) и нехватку экспертизы (17%). По сути, речь идёт не столько о скепсисе, сколько о нехватке понимания, как именно внедрять ИИ и как управлять связанными с ним рисками.

Отдельно респондентов спросили, какие технологии окажут наибольшее влияние на кибербезопасность в ближайшие 12 месяцев. Лидером стали ИИ и машинное обучение — их назвали около половины представителей коммерческого и государственного сегментов. Даже те компании, которые пока осторожничают с практическим внедрением, всё равно рассматривают машинное обучение как ключевой фактор трансформации ИБ в среднесрочной перспективе.

Как отмечает руководитель отдела стратегической аналитики UserGate Юлия Косова, бизнес уже активно использует ИИ в операционных и защитных сценариях, но ожидания рынка зачастую опережают текущую практику. Дальнейший эффект, по её словам, будет зависеть от зрелости процессов, качества данных и способности управлять рисками.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru