Криптоджекеры используют инфраструктуру Kubernetes для майнинга Dero

Криптоджекеры используют инфраструктуру Kubernetes для майнинга Dero

Криптоджекеры используют инфраструктуру Kubernetes для майнинга Dero

В ходе мониторинга клиентских кластеров Kubernetes эксперты CrowdStrike выявили криптоджекинг-кампанию, нацеленную на добычу Dero — альтернативы Monero с более высокой отдачей и анонимностью.

Первые атаки в рамках данной киберкампании были зафиксированы в начале прошлого месяца. Злоумышленников привлекают Kubernetes API с возможностью анонимного доступа (--anonymous-auth=true) и открытые нестандартные порты; сканирование ведется с трех американских IP-адресов.

Получив доступ к панели управления, криптоджекеры развертывают в кластере объект DaemonSet с именем proxy-api, открывающий возможность для загрузки и запуска вредоносного пода на всех узлах.

 

Используемый злоумышленниками Docker-образ размещен на Docker Hub; со времени загрузки (в январе) его отдали более 4000 раз. Анализ показал, что это базовый образ CentOS 7, в который добавили два файла — бинарник pause (майнер Dero) и запускающий его скрипт entrypoint.sh со вшитым адресом кошелька и майнинг-пулом.

Примечательно, что параллельно за те же Kubernetes-ресурсы боролись криптоджекеры, вооруженные майнером монеро (XMRig). Они пытались удалить из систем DaemonSet конкурентов, в том числе proxy-api, и развернуть в кластере свою полезную нагрузку — работающий с высокими привилегиями под и руткит, помогающий скрыть процесс майнера.

Такое соперничество в этой сфере не редкость: число пригодных для угона облачных ресурсов ограничено, а любителей поживиться за чужой счет много, и в обозримом будущем они вряд ли переведутся.

Права авторов при обучении ИИ уточнят в подзаконных актах осенью

Новый закон о поддержке развития искусственного интеллекта не отменяет Гражданский кодекс и не превращает произведения авторов в бесплатный корм для нейросетей. Об этом заявила советник президента России Елена Ямпольская. Закон, подписанный президентом 26 июля, разрешает использовать общедоступные и правомерно опубликованные материалы для обучения российских алгоритмов ИИ.

Однако правообладатель может закрыть свои работы от такой обработки техническими средствами. Бесконтрольно загружать в модели всё, до чего дотянулся парсер, нельзя.

Как именно будет работать этот механизм, пока предстоит решить. Подзаконные акты, по данным «Ведомостей», начнут появляться осенью. При их подготовке власти обещают учесть опасения творческих отраслей, представители которых предупреждали об обесценивании интеллектуальной собственности.

Эксперты тем временем предлагают несколько способов помирить нейросети с авторами. Среди них — отказ от использования произведений по требованию правообладателя, коллективное лицензирование и отчисление части прибыли ИИ-продуктов в компенсационный фонд.

В РАНХиГС считают, что разработчиков генеративных моделей стоит обязать вести закрытые реестры обучающих данных и показывать их регуляторам. Так можно будет понять, чьи произведения попали в датасет, не раскрывая коммерческую тайну.

Юрист Михаил Семенов предлагает разделять сценарии. Если модель копирует голос актёра, манеру художника или тексты конкретного писателя, потребуется прямой договор и выплаты. При массовом обучении на миллиардах материалов искать каждого автора нереально — здесь пригодился бы аналог авторского общества для ИИ.

В отрасли есть и более жёсткий взгляд: чрезмерные ограничения могут ударить и по экономике, и по культуре. Поэтому властям предстоит настроить систему так, чтобы модели не остались голодными, а авторы — с красивым обещанием вместо денег.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru