Новый Linux-вредонос PyLoose майнит крипту прямо из памяти

Новый Linux-вредонос PyLoose майнит крипту прямо из памяти

Новый Linux-вредонос PyLoose майнит крипту прямо из памяти

PyLoose — новый бесфайловый вредонос, атакующий облачные системы с целью использовать чужие вычислительные ресурсы для майнинга цифровой валюты. Операторы зловреда охотятся за Monero.

PyLoose представляет собой относительно простой Python-скрипт с предварительно скомпилированным зашифрованным base64 майнером XMRig.

Как отметили исследователи из Wiz, изучившие новую киберугрозу, PyLoose очень сложно детектировать. Вредоносная программа действует максимально незаметно именно благодаря принципу своего выполнения — напрямую из памяти.

Стоит также помнить, что бесфайловые зловреды не оставляют следов на системных дисках, так что сигнатурный детект здесь практически бесполезен. Специалисты Wiz впервые зафиксировали атаки PyLoose 22 июня 2023 года, и с тех пор они отметили как минимум 200 случаев заражения.

«Насколько нам известно, это первый задокументированный бесфайловый Python-вредонос, атакующий облачные системы. Мы собрали доказательства около 200 случаев удачных атак, результатом которых стала вредоносная добыча криптовалюты», — гласит отчет Wiz.

Операторы PyLoose используют GET-запрос по HTTPS, который фетчит бесфайловый пейлоад с похожего на Pastebin ресурса — «paste.c-net.org». После этого вредонос загружается непосредственно в память. Майнер XMRig тоже выполняется в памяти с помощью Linux-утилиты «memfd».

Эксперты пока не могут сказать, какая именно кибергруппа стоит за распространением PyLoose.

Подпишитесь на новости

SECURITM подключила внешние ИИ к данным об ИБ через MCP

Чтобы выяснить, какие высокие риски остались без задач, теперь можно спросить привычного ИИ. SECURITM запустила MCP-сервер: он позволяет внешнему ассистенту обращаться к данным платформы об активах, рисках, задачах и метриках без ручного переноса сведений в чат.

Как сообщает разработчик, это первый MCP-сервер среди российских SGRC/SOAR-систем. MCP — открытый протокол подключения ИИ к внешним инструментам и источникам данных.

Сценарий простой: пользователь спрашивает, какие критически важные активы остались без владельца, кто просрочил задачи или как изменились показатели за месяц. Ассистент находит сведения в SECURITM и собирает таблицу, сводку для руководства или проект плана работ.

Потом запрос можно уточнить — например, сгруппировать просрочки по ответственным. Подключение рассчитано на клиентов с поддержкой MCP. Среди вариантов разработчик называет GigaChat, решения Яндекса, Claude, ChatGPT, Cursor и локальные модели с соответствующей интеграцией. Настройка зависит от выбранного инструмента.

Сервер работает только на чтение: ИИ не сможет переписать риски или закрыть неудобные задачи, чтобы отчёт выглядел бодрее. Для подключения используется отдельный MCP-токен, доступ можно ограничить по IP-адресам.

Функция дополняет встроенного ИИ-ассистента: теперь работать с данными можно и из внешнего ИИ. Она доступна в платных версиях SECURITM — облачной и для установки в инфраструктуре заказчика.

Но порядок в реестрах нейросеть не создаст одним красноречием. Качество ответа зависит от исходных данных и модели, а выводы требуют проверки.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru