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

ИИ используют 83% команд разработки, но до рабочих систем доходят лишь 24%

Нейросети в разработке уже почти повсюду, а вот их результаты в рабочих системах — заметно реже. Сгласно опросу SimpleOne, ИИ используют 83% команд, однако только 24% внедряют полученное в действующие системы.

Полные результаты компания опубликовала на своём сайте. В 41% случаев с ИИ экспериментируют отдельные сотрудники по собственной инициативе, ещё 18% команд проводят пилоты.

Начать пользоваться технологией в ближайшие полгода планируют 8%.


Чаще всего нейросетям поручают написание кода и конфигураций — этот вариант выбрали 60% респондентов. Аналитику и подготовку техзаданий отметили 49%, документацию — 44%.

Тестирование и код-ревью пока набрали 26%, разбор багов — 28%. При этом именно тесты и анализ ошибок участники охотнее всего готовы передать ИИ-агентам: 61% и 54% соответственно. Желающих делегировать поиск собственных промахов хватает.


Главный тормоз — безопасность: утечек кода и данных опасаются 68% опрошенных. Стоимость лицензий и токенов беспокоит 58%, качество результата — 48%.

Нехватку компетенций назвали лишь 8%, отсутствие поддержки руководства — 5%. Начальство, получается, мешает реже, чем счёт за инструменты и перспектива отправить исходники не туда.

Ускорения минимум в полтора раза ожидают 48% участников. Это именно ожидания, а не замеренная производительность. Ещё 31% затруднились оценить эффект.

Опрос прошёл в октябре 2026 года среди 90 специалистов, преимущественно из крупных компаний: 71% работали в организациях со штатом более тысячи человек.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru