Криптоджекеры Kinsing взяли на вооружение Linux-уязвимость Looney Tunables

Криптоджекеры Kinsing взяли на вооружение Linux-уязвимость Looney Tunables

Криптоджекеры Kinsing взяли на вооружение Linux-уязвимость Looney Tunables

Кибергруппа Kinsing, специализировавшаяся на скрытной добыче криптовалюты на серверах, сменила modus operandi и теперь вручную крадет учетки и секреты у облачных провайдеров, используя уязвимость Looney Tunables.

С одной такой пробной атакой столкнулись исследователи из Aqua Security. Начальный доступ к целевой системе атакующие получили с помощью RCE-уязвимости CVE-2017-9841 во фреймворке PHPUnit. После отработки эксплойта в систему был загружен Perl-скрипт (bc.pl), открывающий обратный шелл на порту1337.

Затем авторы атаки в интерактивном режиме выполнили серию команд для поиска информации о хосте и аккаунтах пользователя, а также для загрузки скриптов в обеспечение эксплуатации Looney Tunables (CVE-2023-4911, повышение привилегий) и внедрения JavaScript-бэкдора (wesobase.js).

Примечательно, что эксплойт CVE-2023-4911 был загружен напрямую из репозитория ИБ-исследователя, создавшего PoC. Ему уже сообщили о злоупотреблении, и прямую ссылку должны были убрать.

Обнаруженный бэкдор позволяет оператору выполнять шелл-команды, манипулировать файлами, собирать информацию о сети и зараженном сервере, выполнять шифрование/дешифровку. На этом этапе экспертам стало понятно, что злоумышленники пытаются провести разведку и собрать учетные данные, ассоциируемые с провайдером облачных услуг.

В частности, их интересовали учетки пользователей IAM с разным набором разрешений на доступ к ресурсам AWS, а также токены идентификатора объекта, используемые для взаимодействия с AWS-сервисами и заверения запросов к API.

Ранее Kinsing, она же Money Libra, проводила автоматизированные атаки на кластеры Kubernetes, Docker API, серверы Redis, Jenkins, WebLogic для развертывания криптомайнеров. Кражей конфиденциальной информации у облачных провайдеров данная группировка не занималась.

Не исключено, что Kinsing собирается разнообразить и интенсифицировать свои атаки. В этом случае она превратится в более серьезную угрозу для систем и сервисов, работающих в облаках.

Более трех четвертей россиян не отличают нейросетевой контент от реального

Согласно исследованию агентств Spektr и СКОТЧ, 77% участников не смогли отличить изображения, созданные нейросетями, от реальных фотографий. В опросе приняли участие около 1000 человек. Респондентам в случайном порядке показывали пять изображений, из которых четыре были сгенерированы ИИ, а одно — подлинное.

Результаты исследования приводит РБК. Корректно определить сгенерированные изображения смогли лишь 23% опрошенных.

При этом в более молодых возрастных группах показатели оказались выше. Среди респондентов до 30 лет правильный ответ дали 30%, в группе 31–44 года — 25%.

В числе признаков «настоящего» фото участники называли убедительные детали, реалистичные свет и тени, а также естественную улыбку человека в кадре. Например, изображение с улыбающимся мужчиной чаще других считали реальным участники в возрасте 45–60 лет — 28% из них выбрали именно этот вариант.

Примечательно, что доля тех, кто ошибается при определении ИИ-контента, растёт. Согласно результатам исследования MWS, опубликованным летом 2025 года, правильно распознать сгенерированные изображения смогли более трети респондентов.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru