Исследователи обнаружили многофункциональный зловред для Linux

Исследователи обнаружили многофункциональный зловред для Linux

Исследователи обнаружили многофункциональный зловред для Linux

Исследователи кибербезопасности из компании Aqua обнаружили новую вредоносную кампанию, получившую название Hadooken. Зловреды распространяются через серверы Oracle Weblogic и занимаются майнингом криптовалют, а также доставкой вредоносных программ для DDoS-ботнета.

Цепь атаки использует как известные уязвимости, так и ошибки в конфигурировании инфраструктуры, в частности, слабые пароли.

Вредоносная программа устанавливается в систему или через специальный скрипт, или программу, написанную на языке Python с идентичной функциональностью.

«Скрипта пытается просматривает различные каталоги, содержащим SSH-данные (учетные данные пользователя, информация хоста), и использует эту информацию для атаки на известные серверы. Затем он перемещается в боковом направлении по организации или подключенным средам, чтобы еще больше распространить вредоносную программу Hadooken», — такие подробности привел изданию The Hacker News исследователь компании Aqua Ассаф Моран.

Hadooken содержит два компонента: майнер криптовалют и утилита DDoS-ботнета Tsunami (он же Kaiten). Зловред распространяется с сервера, находящегося в Германии и принадлежащего хостингу Aeza International.

Серверы, принадлежащие данной компании, использовались в кампании 8220 Gang, которая использовала чужие вычислительные ресурсы для майнинга.

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