41023
Руки-ножницы российского инфосека. Для связи - mschniperson@mailfence.com
Исследователи BI.ZONE сообщают, что в даркнете появился в продаже исходный код цепочки уязвимостей для захвата учетных записей Google и Gmail.
Селлер анонсирует, что один OAuth‑токен позволяет получить доступ к аккаунту, извлекать секреты TOTP из Google Authenticator, регистрировать passkey без физического устройства и использовать почту жертвы для рассылки сообщений. Стоимость начинается от 10 тыс. долл.
Получив доступ к Gmail API, злоумышленник сможет читать переписку, искать письма с кодами подтверждения, отправлять сообщения от имени жертвы, удалять письма и изменять почтовые правила.
Это открывает широкие возможности не только для компрометации учетной записи, но и для атак на другие сервисы, использующие почтовый ящик для входа или восстановления доступа.
OAuth‑токен - это разрешение, которое пользователь или администратор выдает приложению для доступа к данным или выполнения действий от имени учетной записи.
Наиболее вероятными сценариями его компрометации являются захват токена с широкими правами доступа к Gmail через фишинговую ссылку, компрометацию уже авторизованного приложения, кражу токена с устройства или использование уязвимости в OAuth‑цепочке.
Предположительная схема эксплуатации выглядит следующим образом: сначала жертву или ее браузер перенаправляют для авторизации приложения или получают уже существующий доступ через OAuth.
Затем сохраняют токен обновления, что дает возможность запрашивать новые временные токены без повторного входа. После этого, используя Gmail API, собирают переписку и применяют почтовый ящик для атак от имени доверенного лица.
Как отмечают в BI.ZONE, если заявленные возможности соответствуют действительности, такая цепочка эксплуатации позволяет сохранить доступ к аккаунту на уровне приложения даже после смены пароля или отзыва активных сессий.
Опасность представляет компрометация корпоративной почты. Она позволяет собирать конфиденциальную переписку, проводить фишинговые и BEC‑атаки от имени доверенного пользователя.
По данным BI.ZONE, в 2025 злоумышленники отправили в три раза больше фишинговых писем, чем годом ранее. Атакующие все чаще используют легитимные механизмы доступа и предусмотренные платформами возможности, поскольку такая активность значительно сложнее выявляется средствами защиты.
Вслед за Mythos 5 от Anthropic и GPT-5.6-Sol от OpenAI модель Muse Spark 1.1 от признанной в России экстремистской Meta вышла за пределы тестовой среды, взломав реальную организацию.
The Information первым сообщила об инциденте в среду, ссылаясь на источники, знакомые с ситуацией, когда Muse Spark 1.1 взломала неназванную компанию и внесла изменения в ее внутренние системы.
Согласно отчету, модель попала в открытый доступ в интернете из-за ошибки в конфигурации тестовой среды «песочницы» задействованной в исследовании независимой компанией Irregular.
Meta публично не подтвердила, что речь идет о модели Muse Spark 1.1, не назвала пострадавшую компанию и не объяснила, какие изменения были внесены в ее системы.
Однако подтвердила Reuters, что в виду неправильной настройки, допущенной Irregular, одна из ее моделей во время тестирования получила доступ к интернету.
Данная модель «использовала уязвимость в стороннем сервисе, аналогично ранее зафиксированным случаям с другими компаниями». Как Meta сообщила BBC, сейчас проводится расследование инцидента и будут опубликованы дополнительные сведения, «как только получит все факты».
В свою очередь, представители Irregular сообщили, что инцидент с Meta был связан с «точно такой же проблемой, касающейся среды оценки, о которой Anthropic уже сообщила на прошлой неделе».
Инцидент не был связан с выходом из песочницы или сложными кибератаками. Вместо этого ошибка в тестовой среде предоставила модели доступ к общедоступному интернету, когда она должна была быть изолирована.
По сообщению Irregular, в настоящее время нет нерешенных вопросов. Компания разрабатывает аналитический документ, в котором будут представлены передовые методы сдерживания угроз и безопасного проведения кибератак.
Инциденты с Meta и Irregular отличаются от ранее раскрытого взлома Hugging Face, где модели OpenAI нашли путь к общедоступному интернету, используя ранее неизвестную уязвимость во внутреннем сервере JFrog Artifactory, использовавшемся во время тестирования.
Получив доступ к интернету, агенты взломали Hugging Face в поисках эталонных наборов данных и решений, украли учетные данные и переместились по системам компании.
Позже OpenAI сообщила, что агенты использовали скомпрометированные учетные данные для доступа к аккаунтам в четырех других сторонних сервисах, причем некоторые из этих аккаунтов использовались для инфраструктуры атак и хранения данных.
Британский институт безопасности ИИ (AISI) также сообщил, что агенты, использующие Claude Mythos 5 от Anthropic и GPT-5.6 Sol от OpenAI, совершили 19 несанкционированных действий в общедоступном интернете во время оценок кибербезопасности.
В наиболее серьезном варианте Mythos 5 попытался осуществить атаку на цепочку поставок реального проекта с открытым исходным кодом, ошибочно придя к выводу, что его репозиторий на GitHub связан с имитируемой задачей.
При этом AISI намеренно предоставила агентам доступ в интернет и отключила их стандартные средства киберзащиты, чтобы оценить их реальные возможности. Однако агентам было разрешено атаковать системы только в пределах имитируемого диапазона.
Как стало ясно, если не принять строгих мер по ограничению, агенты ИИ будут прилагать огромные усилия для решения своих задач, даже если это означает выход за пределы «песочницы» или проведение атак с использованием методов социнженерии против реальных людей.
Подробностей о новом инциденте не так много, но, похоже, прослеживается общая тенденция, а именно: сектор ИИ, по-видимому, игнорирует необходимость строго контроля, не имея необходимых инструментов и понимания для мониторинга этих моделей, даже в закрытых тестах.
Это заставляет задуматься, чем занимаются другие клиенты Anthropic и OpenAI. Работает ли агент в изолированной среде, или же он бродит по интернету, взламывая всё подряд просто для решения какой-нибудь рядовой задачи по пентесту. К слову, лабораториям ИИ и AISI потребовались дни, чтобы обнаружить модели, выходящие за пределы тестовых сред.
Продолжаем отслеживать наиболее трендовые уязвимости и угрозы, сегодня отметим следующие:
1. TP-Link устранила устранила 15 уязвимостей в механизме автоматической настройки (ZTP) своих сетевых устройств Omada, которые в сочетании с ранее выявленными недостатками могли привести к RCE.
Проблемы были обнаружены исследователями Vedere Labs из Forescout, раскрывшими подробности на Black Hat USA. Некоторые из 15 обнаруженных уязвимостей также затрагивают различные продукты и услуги TP-Link, включая IP-камеры, устройства IoT, мобильные приложения и облачные сервисы.
2. Oasis Security сообщила о критической CVE-2026-41679 (CVSS 10) обхода авторизации в Paperclip, которая позволяет удаленным злоумышленникам получить возможность выполнения произвольного кода, используя права доступа сервера.
Paperclip - это платформа для управления ИИ, которая позволяет масштабно запускать автономных агентов ИИ. Отсутствие проверки авторизации может использоваться для регистрации учетной записи без подтверждения почты, входа в учетную запись, создания запроса командной строки и его подтверждения, а затем развертывания агента путем импорта новой компании.
Успешная эксплуатация уязвимости позволила получить права доступа к учетной записи службы, на которой запущен Paperclip.
3. Zenity раскрыла подробности двух методов взлома браузеров на основе ИИ, нацеленных на Claude в Chrome (отчет) и ChatGPT Atlas (отчет), продемонстрировав, как их можно использовать для захвата учетных записей, фишинга и совершения несанкционированных покупок на Amazon.
После того, как они сообщили о результатах своих исследований Anthropic и OpenAI в конце 2025 и начале 2026 года исправлений до сих пор не последовало.
4. N-able выпустила исправления для активно используемой 0-day (CVE-2026-18577), нацеленной на ее N-central. Уязвимость затрагивает все версии. Атаки были обнаружены в прошлую пятницу. Компания выпустила второй набор патчей для решения проблемы - после того, как первый не сработал.
5. Хакеры взломали VPN-приложение QuickFox, чтобы доставки бэкдора в системы пользователей. Вредоносное ПО активно работает в официальном приложении с августа прошлого года. Приложение в основном используется китайскими студентами и экспатами для доступа к игровым серверам и сайтам внутри Китая. Fortinet заявляет, что за атакой может стоять APT Twill Typhoon.
6. Учёные из Университета Нью-Хейвена обнаружили ошибку, которая позволяет незаметно изменять HID-файлы, используемые для хранения данных ДНК. Файлы генерируются ПО, используемым в оборудовании криминалистических лабораторий. Thermo Fisher Scientific выпустила обновления для устранения проблемы.
7. Сканер уязвимостей на основе ИИ выпустил идентификаторы CVE для 55 вымышленных отчетов об ошибках. В большинстве случаев указанный уязвимый код не существовал, упоминались несвязанные функции, или же PoC не работали. Одна из вымышленных ошибок представляла собой уязвимость SQLite с уровнем серьезности 10/10. Все идентификаторы CVE с тех пор были отозваны.
8. Исследователи VulnCheck представили подробности о «заводском бэкдоре» ENDLESSDOORS, внедренном как минимум в 20 моделей китайских маршрутизаторов от компании Zbtlink.
Вредоносный код присутствует во всех 21 образах прошивки, доступных в настоящее время от Zbtlink, за более чем два года. Бэкдоры разработаны таким образом, что запускаются автоматически и пытаются установить связь с китайской инфраструктурой C2 каждые 35 секунд.
Исследователи обнаружили три функции WebKit, которые позволяют обходить настройки прокси-сервера на уровне приложений в iOS и macOS, потенциально раскрывая реальные IP пользователей или DNS.
Утечки затрагивают браузеры, использующие прокси-серверы, включая браузеры Tor для iOS и Psylo, а также iCloud Private Relay от Apple.
Расследование началось после того, как пользователь Psylo сообщил об утечках DNS на некоторых сайтах.
Разработчики отследили причину утечки до предварительной загрузки DNS и впоследствии обнаружили еще два способа обхода прокси-сервера, связанных с запросами WebAuthn Related Origin Requests и WebTransport.
Все три функции работают вне сетевого пути, заданного через WKWebsiteDataStore.proxy Configurations, API, представленный в iOS 17 и macOS 14.
Браузеры-прокси используют этот интерфейс для маршрутизации трафика WebKit через удаленные серверы, поэтому сайты видят IP прокси, а не фактическую сеть устройства.
Apple требует, чтобы все браузеры, распространяемые через iOS App Store, использовали WebKit. Так что браузеры, использующие конфигурацию прокси-сервера на уровне приложения WebKit, могут быть затронуты независимо от их фирменной символики или функций конфиденциальности.
Также уязвима функция iCloud Private Relay от Apple, поскольку затронутые запросы обходят обычный путь передачи трафика Safari. Системные VPN-сервисы не затронуты, поскольку они туннелируют сетевой трафик со всего устройства.
Первая проблема связана с dns-prefetch подсказкой HTML, которая позволяет сайтам разрешать домены до того, как они понадобятся. WebKit отправляет эти запросы через обычное DNS-соединение устройства, а не через настроенный прокси.
Веб-сайт может встраивать уникальное имя хоста для каждого посетителя и отслеживать свой авторитетный DNS-сервер, чтобы определить фактического DNS-провайдера или сеть пользователя.
Такое поведение наблюдалось на iPhone с iOS 26.0, выпущенной в сентябре 2025. Это также объясняет, почему первоначальная утечка произошла только на определенных веб-сайтах: запрос запускается только тогда, когда страница содержит подсказку DNS-prefetch.
Вторая утечка затрагивает функцию WebAuthn Related Origin Requests, связанную с ключом доступа, доступную начиная с iOS 18.0. Когда сайт пытается использовать ключ доступа, связанный с другим одобренным доменом, ОС получает файл проверки из https:///.well-known/webauthn.
Этот запрос отправляется службой учетных данных Apple, а не проксируемым сетевым стеком браузера. Сайт может инициировать получение данных без видимого взаимодействия с пользователем, используя условную аутентификацию WebAuthn, что позволяет целевому серверу отслеживать реальный IP устройства.
Третья проблема касается WebTransport, протокола с низкой задержкой, основанного в основном на HTTP/3 и QUIC. Вызов new WebTransport(url) приводит к тому, что WebKit устанавливает прямое соединение без применения настроек прокси-сервера браузерной сессии. WebTransport стал общедоступным в iOS 26.4 в марте 2026.
Пользователи Onion Browser, использующие уровень безопасности «Silver», защищены от утечки WebTransport, поскольку этот режим включает режим блокировки WebKit, который отключает эту функцию.
Для проверки утечки реального IP, даже при включенном режиме Private Relay, был создан демонстрационный сайт leaks.psylo[.]app.
В Psylo 1.3.1 эти проблемы решаются путем блокировки подсказок DNS-prefetch и отключения WebAuthn и WebTransport по умолчанию. При необходимости пользователи могут повторно включить последние две функции для отдельных пользовательских сред.
В Open VSX обнаружено 77 расширений, которые имитировали легитимные инструменты разработчика, передавая при этом информацию о системах и средах разработки, в которых они были установлены.
Получившую название Evil Twin кампанию обнаружила Manifold Security, которая выявила расширения в период с 26 июля по 1 августа 2026 года.
Исследователи связали все 77 расширений с одной и той же активностью через общий домен для кражи данных, а также по коду и сетевому поведению.
58 расширений отправляли лишь небольшой объем системной информации, а остальные 19 содержали более обширные разведданные, в том числе метаданные разработчиков, репозитория Git и системы непрерывной интеграции (CI).
Однако Manifold обнаружила, что расширения не получали доступа к исходному коду, учетным данным, токенам аутентификации, SSH или данным браузера, что не позволило ей идентифицировать цели этой кампании.
Расширение Evil Twin - это фейковый пакет, который копирует внешний вид легитимного расширения, чтобы обманом заставить установить его.
В рамках этой кампании в пакетах повторно использовались названия, пространства имен и описания реальных расширений из VS Code Marketplace, но они были опубликованы через не связанные с ними учетные записи.
Большинству был присвоен низкий номер версии 0.0.1, а встроенный extension.js файл легитимного расширения был заменен кодом, предназначенным, в первую очередь, для сбора и передачи данных.
Расширения не предоставляли заявленную в их описаниях функциональность, а вместо этого отображали индикатор в строке состояния или сообщение о том, что расширение активно, прежде чем передавать данные на сервер злоумышленника.
Эти пакеты имитировали расширения, связанные с широким спектром технологий и организаций, включая AMD, Azure, Salesforce, Hyperledger, LEGO Education, IOTA и пространство имен одного из правительственных учреждений США.
Все 77 расширений взаимодействовали с сервером по адресу mangorbit[.]com, который был зарегистрирован 15 июля 2026 года, за одиннадцать дней до появления первых пакетов.
При этом большинство образцов обращались к pulse.mangorbit[.]com или pulse2.mangorbit[.]com, в то время как другие использовали api.mangorbit[.]com или случайные поддомены в рамках cb.mangorbit[.]com.
Каждый пакет содержал собственный идентификатор отслеживания, позволяющий оператору определить, какое именно поддельное расширение было установлено.
Необычность этой кампании заключается в том, что в объявлениях Open VSX указывалось, что они собирали так называемые «анонимные метрики использования», и при этом точно заявляли, что не получали доступа к исходному коду или учетным данным.
Однако, по данным Manifold, расширения отправляли больше данных, чем было заявлено, включая информацию CI, которая могла раскрыть имена или пути к закрытым репозиториям. Некоторые из них проверяли, были ли они установлены вручную или автоматически через конфигурацию проекта.
Некоторые варианты реализовывали попытки передачи собранных данных в течение семи дней. Они также поддерживали несколько точек сбора данных и могли запрашивать DNS TXT-запись для замены URL-адреса, если встроенная инфраструктура переставала отвечать.
Manifold не назвала актора и цели оператора. Однако 19 разведывательных расширений собрали достаточно метаданных для составления профилей организаций, сред разработки и частных репозиториев.
Пакеты были удалены из Open VSX к 3 августа 2026 года, но их все равно придется удалять вручную из систем и приложений разработчиков.
Manifold рекомендует проверить файлы конфигурации системы и рабочей области на наличие идентификаторов расширений, указанных в ее отчете, и заблокировать домен mangorbit[.]com, который используется всеми 77 пакетами в рамках кампании.
Исследователи Лаборатории Касперского в новом отчете сообщают, как легитимные облачные платформы помогают фишерам обходить многофакторную аутентификацию, не только разбирая механику реальной AitM-атаки, но и анализируя подробную статистику.
Злоумышленники все чаще используют легитимные сервисы, чтобы избежать обнаружения и упростить создание мошеннической инфраструктуры.
Особое место среди таких сервисов занимают облачные платформы и децентрализованные сети, на которых они размещают фишинговые страницы и сайты.
В 2025–2026 годах наблюдается устойчивый переход фишеров на такие платформы, как Cloudflare Workers, Vercel, Netlify, GitHub Pages и IPFS.
Причины, по которым злоумышленники выбирают PaaS и другие облачные (или распределенные) сервисы для размещения фишинговых сайтов, во многом аналогичны тем, которыми руководствуются легальные разработчики.
Это прежде всего, доверие и репутация, доступность, защита и анонимность. Отдельно необходимо отметить, что подобные платформы предоставляют пользователям свои поддомены, на которых одновременно размещаются миллионы легитимных проектов и сайтов.
В ЛК проанализировали фишинговые ссылки, размещенные на популярных облачных платформах (Cloudflare, Netlify, Github Pages и др.) за последние 12 месяцев (с августа 2025 года по июль 2026 года).
В целом, решения ЛК в сумме за последние 12 месяцев заблокировали 224 984 уникальных домена третьего уровня на облачных и децентрализованных сервисах, используемых для фишинговых атак.
На основе этих данных исследователям удалось также сформировать TOP 10 облачных доменов, наиболее часто используемых в фишинговых кампаниях за указанный период.
Безоговорочными лидерами стали платформы Cloudflare и Vercel, что закономерно: они предлагают бесплатные тарифы, автоматическую выдачу SSL-сертификатов и глобальные CDN.
GitHub Pages также входит в тройку лидеров. Популярность домена github.io создает сложности для массовой блокировки фишинговых страниц на нем без риска ограничения доступа к легитимным проектам.
Отдельного внимания заслуживают децентрализованные сети: домены ipfs.io и dweb.link являются IPFS-шлюзами. Главная опасность таких платформ состоит в устойчивости контента: даже при блокировке одного шлюза фишинговая страница остается доступной через другие узлы сети.
Также в TOP 10 вошли визуальные конструкторы Wix и Webflow (8-е и 9-е места соответственно). Они позволяют быстро создавать фишинговые страницы без глубоких технических знаний кода, что снижает порог входа для менее подготовленных злоумышленников.
За последние 12 месяцев в ЛК зафиксировали более 390 тысяч фишинговых страниц, размещенных на легитимных облачных платформах и в децентрализованных сетях (IPFS).
Полученные данные подтверждают, что злоумышленники активно эксплуатируют доверие к легитимным PaaS-(Cloudflare Workers, Vercel, Netlify, GitHub Pages) и IPFS-сервисам.
Высокая репутация этих платформ, бесплатные тарифы и встроенные средства маскировки позволяют фишерам эффективно развертывать многоступенчатые AitM атаки и перехватывать MFA-сессии.
Подробный разбор современной фишинговой кампании, построенную по схеме AitM с использованием популярной облачной платформы Cloudflare Workers и рекомендации - в отчете.
Масштабная атака на цепочку поставок npm привела к компрометации более 1300 пакетов посредством самораспространяющейся вредоносной ПО под названием ChainDrop. При этом все пострадавшие пакеты в совокупности ежемесячно загружаются более 2 млрд. раз.
Среди зараженных пакетов есть и достаточно популярные, такие как Keyv и Cacheable, flat-cache и file-entry-cache, все они являются утилитами кэширования от одного и того же разработчика.
Атака на цепочку поставок началась после того, как злоумышленник взломал учетную запись GitHub разработчика Keyv, и быстро распространилась на пакеты, связанные с крупными организациями, включая Deliveroo, Ornikar, OneReach, Picsart, Qlik и ServiceTitan.
Ряд инфосек-компаний успели задетектить атаку и выяснить, что она была реализована с использованием червя на основе алгоритма Shai-Hulud под названием ChainDrop.
Согласно отчету Aikido, по меньшей мере 868 пакетов (1381 версии) были скомпрометированы этим червем. Исследователи утверждают, что злоумышленник распространял вредоносные файлы непосредственно в основные ветки проектов, а затем создавал новые релизы пакетов.
В виду того, что пакеты были собраны и опубликованы в рамках легитимных рабочих процессов GitHub Actions, скомпрометированные релизы npm содержали достоверную информацию о происхождении.
Заражённые пакеты включают два файла: setup.mjs (программу для загрузки вредоносного ПО) и Math_Symbol.js (скрипт для кражи конфиденциальной информации), а также preinstall: node setup.mj запись в их package.json конфигурационном файле.
Загрузчик setup.mjs скачивает среду выполнения JavaScript Bun из официального релиза на GitHub для выполнения Math_Symbol.js, вредоносной полезной нагрузки с возможностью кражи информации.
После загрузки исполняемого файла Bun для запуска скрипта infostealer setup.mjs удаляется временный каталог среды выполнения.
В Aikido отмечают, что злоумышленник собирает учетные данные разработчиков и облачных сервисов из скомпрометированной среды, шифрует их, а затем отправляет в общедоступный репозиторий GitHub с описанием Shai-Hulud: Here We Go Again.
Вредоносный JavaScript-код сильно обфусцирован и обладает способностью к самораспространению, что позволяет ему заражать пакеты от других разработчиков, которые использовали ранее скомпрометированный пакет.
Перед кражей каждый токен сначала проверяется в режиме реального времени по адресу registry.npmjs[.]org/-/whoami.
Вредоносная ПО ищет в зараженных системах разработки и системах CI/CD учетные данные, которые могли бы предоставить ей доступ к дополнительным репозиториям исходного кода и пакетам npm, и собирает различные типы других данных, в том числе учетные данные и файлы конфигурации, PAT-теги GitHub, токены, npm-токены, секреты GitHub Actions, Kubernetes, Stripe, Slack, Twilio, Azure и GCP, а также др.
По данным Wiz, домен npm-cache[.]com также используется для утечки данных и должен рассматриваться как серьезный признак компрометации.
Если была установлена версия пакета, на которую распространяется уязвимость, системные администраторы должны рассматривать рабочую станцию разработчика или средство запуска CI/CD как скомпрометированные, даже если пакет впоследствии был удален.
В подобных случаях рекомендуется восстанавливать системы из безопасных резервных копий или с нуля, обновлять все токены, к которым был доступ из затронутой среды, и проверять журналы на наличие несанкционированного доступа, а также репозитории на предмет неожиданных изменений или коммитов.
Поскольку атака все еще продолжается, ожидается рост числа пакетов и точных вредоносных версий, поэтому важно продолжать использовать список разрешенных зависимостей, проверки целостности и контроль происхождения.
Список скомпрометированных npm-пакетов, IOCs и артефактов доступен в отчетах Wiz, StepSecurity, Aikido, Socket и Ox Security.
Pillar Security раскрыла метод атаки между агентами в комплекте разработки агентов Google для Python (Gemini Agent-to-Agent), который может привести к раскрытию секретной информации и манипуляции запросами на слияние (Pull Request).
В репозитории google/adk-python существовали два класса автоматизированных агентов ИИ: агенты с низкими привилегиями, открытые для взаимодействия с пользователями, и агенты с высокими привилегиями, доступные только сопровождающим проекта.
Злоумышленник может манипулировать агентом с низкими привилегиями, доступным для всех пользователей, чтобы тот передал запрос агенту с высокими привилегиями, получив доступ к ограниченным возможностям, включая выполнение команд, и потенциально открывая путь к компрометации цепочки поставок.
Первоначально Pillar Security обнаружила, что агент, ответственный за обработку запросов на слияние (pull requests), оставлял комментарии к этим запросам от имени соавтора, то есть обладал высокими привилегиями в репозитории.
Затем исследователи нашли способ заставить агента опубликовать комментарий к запросу на слияние с помощью команды @gemini-cli <prompt>, что запустило gemini-invoke и предоставило доступ к более привилегированному рабочему процессу.
Первоначальный запрос вызвал ответ от рабочего процесса gemini_invoke.yml, который раскрыл доступ привилегированного агента к инструментам через сервер MCP.
Бот имел доступ ко всем командам bash, а это означало, что исследователь мог удаленно выполнять код и потенциально извлекать токен GitHub агента.
Это позволяло ему изменять комментарии, запросы на слияние и проблемы других сопровождающих, соавторов и участников; отклонять проверки или одобрять изменения в запросах на слияние, а также применять команды gemini-invoke и gemini-review к любым запросам на слияние.
Кроме того, исследователи смогли исказить цикл утверждения запросов на слияние, но любой злонамеренный запрос на слияние должен был быть одобрен и объединен кем-либо из участников, что требовало применения методов социнженерии.
В рамках данной атаки злоумышленнику потребуется обеспечить доверие как соучастнику, а затем создать запрос на слияние (PR), содержащий вредоносный код, который будет помечен для проверки.
После этого злоумышленник сможет создать второй запрос на слияние, содержащий подсказки, которые укажут агенту пометить первый запрос на слияние как обработанный, проверенный и одобренный.
Google уведомили об обнаружении проблемы в начале июня, после чего разработчики устранили её путём усиления защиты, но не сочли достаточной для получения вознаграждения за обнаружение уязвимости, поскольку для интеграции вредоносного PR потребовалась социнженерия.
Вскоре после этого Pillar обнаружила еще одну уязвимость в репозитории ADK, в функциях автоматизации агента на основе Antigravity-SDK, которая могла привести к удаленному выполнению кода без участия разработчика. Google устранила эту уязвимость в конце июля.
Хакеры ExfilSquad слили в сеть информацию о более чем 100 000 сотрудниках британской полиции после атаки на на Национальную юридическую базу данных полиции Великобритании (PNLD).
Взлом был обнаружен в воскресенье, 26 июля, и позже ответственность за него взяла на себя группа ExfilSquad, занимающаяся вымогательством, которая утверждает, что украла 135 000 контактных записей.
PNLD - это онлайн-сервис юридических ресурсов, которым более 30 лет пользуются 43 подразделения полиции МВД Англии и Уэльса, а также британская транспортная полиция.
PNLD также поддерживает Ask the Police, общедоступный ресурс, содержащий ответы на сотни распространенных вопросов, касающихся работы полиции и законодательства.
В результате утечки были раскрыты полные установочные данные, названия организаций и адреса электронной почты сотрудников полиции, персонала, специалистов в области уголовного правосудия и их партнеров.
Также под угрозой оказались ФИО и адреса электронной почты пользователей сервиса «задать вопрос полиции», которые обращались через платформу.
В настоящее время проводится расследование инцидента при содействии ИБ-экспертов и Национального агентства по борьбе с киберпреступностью (NCA). Доказательств компрометации паролей или других учетных данных обнаружено не было.
PNLD не хранит конфиденциальную информацию, касающуюся жертв, свидетелей или преступников, и заявляет, что никакие подобные данные не пострадали.
ExfilSquad взяла на себя ответственность за атаку на PNLD, опубликовав образцы данных в подтверждение своих заявлений. Злоумышленники также потребовали выкуп в обмен на неразглашение оставшихся украденных данных.
Хакеры утверждают, что украли 1,9 ГБ данных у PNLD, включая примерно 135 000 записей. По данным группы, утечка содержит информацию в отношении 114 000 подписчиков PNLD и 21 000 пользователей сервиса Ask the Police.
ExfilSquad - это та же самая группа, которая недавно взяла на себя ответственность за недавнюю атаку на американскую компанию по производству полупроводников Analog Devices.
PNLD подтвердила факт взлома и публикации контактных данных, но публично не назвала причину вторжения и не раскрыла, как именно злоумышленники получили доступ. Так что будем следить.
Resecurity утверждает, что недавние уязвимости в устройствах защищенного удаленного доступа SonicWall SMA1000 были использованы в атаках бандой вымогателей INC Ransomware для получения root-доступа и распространения по сети.
Уязвимости, отслеживаемые как CVE-2026-15409 (CVSS 10) и CVE-2026-15410 (CVSS 7,2) позволяют неавторизованным удаленным злоумышленникам открывать туннель WebSocket к ограниченным сервисам и повышать свои привилегии до уровня root.
Обе уязвимости, исправленные 14 июля и добавленные в каталог известных эксплуатируемых уязвимостей KEV CISA в тот же день, использовались злоумышленниками в качестве 0-day как минимум с 22 июня.
Volexity связала обнаруженную эксплуатацию с злоумышленником, отслеживаемым под номером UTA0533, отметив, что он собирал учетные данные со взломанных устройств и развертывал вредоносные файлы, но был малоуспешен в распространении на другие системы.
Rapid7, в свою очередь, заметила, что злоумышленники переключились с устройств SMA1000 на внутренние корпоративные сети, вероятно, после установки бэкдора на скомпрометированные устройства.
По данным же Resecurity, среди различных злоумышленников, использующих уязвимости CVE-2026-15409 и CVE-2026-15410 для компрометации SMA1000, наиболее активной оказалась группа вымогателей INC.
Примечательно, что с начала августа 2026 года INC Ransomware активизировала свою деятельность. На их сайте DLS появились сообщения о многочисленных новых жертвах.
За последние пару недель банда разместила на своем сайте утечек информацию о частных и государственных организациях из США, Австралии, ОАЭ, Колумбии, Швейцарии и других стран.
Resecurity оперативно подключилась к расследованию для выявления первопричин взлома, узнав о следующих новых фактах: многие из новых жертв получили электронные письма, а также телефонные звонки от неизвестных, готовых помочь в решении вопросов с ransomware.
В одном случае письмо пришло с домена, зарегистрированного после инцидента через китайского регистратора. Пострадавшим также звонил по телефону злоумышленник, выдававший себя за Эндрю, который утверждал, что представляет группу хакеров.
В конце разговора собеседник предоставил адрес электронной почты info@helprans[.]com для дальнейших переговоров, после чего завершил звонок.
Учитывая, что киберподполье продолжает утюжить SonicWall, пользователям рекомендуется как можно скорее обновить свои устройства SMA1000 и провести анализ на предмет выявления угроз и признаков потенциальной компрометации.
Ну, или на крайний случай лучше звонить (Солу).
Исследователи Лаборатории Касперского сообщают об обнаружении бэкдоров OctLurk и SilkLurk, задействуемых в рамках кампании кибершпионажа в Центральной Азии.
За новой волной кибератак на различные учреждения в Центральной Азии, включая Афганистан, Кыргызстан, Таджикистан, Узбекистан, Казахстан и Сирийскую Арабскую Республику, начавшихся с января 2025, стоит китайскоязычный злоумышленник.
Все жертвы действуют в различных секторах: здравоохранение, научные исследования, госсектор, МИД, логистика, силовики, городское управление, а также образовательные учреждения. Выявленная активность не связана ни с одним известным актором.
Для атак характерно использование двух новых обфусцированных бэкдоров, которые в ЛК отслеживают как OctLurk и SilkLurk, а также специализированной утилиты под условным названием LurkProxy для проксирования сетевого трафика.
OctLurk и SilkLurk способны загружать и внедрять дополнительные плагины для выполнения дальнейших вредоносных действий, включая запуск командных оболочек, анализ файловой системы, событий клавиатуры и мыши, сканирование сети, извлечение секретов, в том числе из браузеров, и удаленный доступ.
Первоначальный вектор доступа, используемый в этих атаках, в настоящее время неизвестен.
Однако анализ ЛК показал, что OctLurk внедряется в память и развертывается с помощью загрузчика, при этом злоумышленники также проверяют подключение к интернету домена dns.ssentialserv[.]xyz перед выполнением пакетного скрипта, отвечающего за запуск LurkProxy. Затем устанавливается связь с удаленным сервером (154.196.162[.]76) для C2.
После запуска OctoLurk собирает системную информацию, шифрует её и отправляет на жёстко закодированный C2-сервер (dns.multitoconference[.]com) через потоковое сокетное соединение.
Он способен загружать плагины, полученные с сервера, непосредственно в память для обеспечения выполнения команд, файловых операций, сбора и изменения содержимого буфера обмена, создания снимков экрана и управления движениями мыши.
Злоумышленники используют плагин командной оболочки бэкдора для выполнения определенной последовательности действий, включая сбор различного рода информации (о системе, событий входа в систему для удаленных подключений, хэшей паролей с контроллеров домена, из Chrome и Mozilla), активацию кейлоггера, удалённый доступ через Pandora RC, сканирование сетей с помощью Fscan и подключение к почтовому серверу.
LurkProxy, в свою очередь, может функционировать как обратный прокси в двух различных режимах: либо как SOCKS5, либо как прозрачный прокси. В любой момент времени вредоносная ПО может работать только в одном режиме, перенаправляя сетевой трафик через целевой адрес.
Третий инструмент в арсенале злоумышленника - SilkLurk, запускается с помощью DLL-библиотеки, которая, в свою очередь, выполняется с использованием последовательности загрузки DLL-библиотек.
Затем бэкдор создает TCP-сокет и подключается к серверу управления и контроля (C2), указанному в его конфигурации, после чего собирает информацию о жертве и передает ее на сервер.
В ответ сервер отправляет команду, которая должна быть выполнена на зараженном устройстве (получение локального времени системы, установку интервала ожидания, отправку или обновление конфигурации, а также получение и внедрение дополнительных плагинов в память).
В ЛК отметили обнаружение инфраструктурных совпадений между этой кампанией и предыдущей серией атак с использованием вредоносной ПО на основе C++ под названием SilentRaid (также известной как MystRodX и TrustFall).
Совпадение указывает на общую инфраструктуру в рамках нескольких кампаний, нацеленных на разные ОС, хотя остается неясным, проводились ли эти действия одновременно или в разное время.
Появление вредоносной OctLurk и SilkLurk с множеством плагинов подчеркивает, что злоумышленники постоянно совершенствуют свои TTTPs, чтобы избежать обнаружения и сохранять контроль над скомпрометированными сетями.
Оба семейства работают преимущественно в оперативной памяти, оставляя на диске лишь минималистичный загрузчик.
Все технические подробности - в отчете.
😁 Arch Linux замораживает отправку кода в AUR из-за атаки 🤖ИИ-агента
Команда Arch Linux DevOps пошла на экстренные меры и полностью заблокировала отправку кода через Git в пользовательский репозиторий AUR, а также запретила передачу опеки над пакетами. В конце июля и начале августа 2026 года пользовательский репозиторий Arch Linux столкнулся с атакой на цепочку поставок, вынудившей инфраструктурную команду перейти к экстренным мерам защиты. Инцидент начался с обнаружения массовых аномалий: участник Arch Linux CN Сарен и пользователь Цуй Хао зафиксировали сотни потенциально вредоносных обновлений, загруженных при помощи автономного ИИ-агента на базе больших языковых моделей (LLM). После того как команда DevOps 30 июля отключила механизм опеки, атакующая группировка изменила тактику и перешла к публикации совершенно новых пакетов, в которых скрытая полезная нагрузка принудительно исполнялась с правами sudo прямо в процессе сборки.
Стремительная эскалация угрозы и появление десятков вредоносных сборок вроде debtap-bin и paru-git-bin вынудили администраторов 1 августа полностью заблокировать отправку любых изменений в AUR через Git. Представитель DevOps Робин Канда и администратор Клаудия Пеллегрино продолжают вручную приостанавливать работу подозрительных учётных записей и откатывать вредоносные коммиты по жалобам участников сообщества. Репозиторий переведён в режим полной заморозки на неопределённый срок, из-за чего легитимные разработчики временно лишены возможности публиковать обновления. Команда Arch Linux призывает пользователей сохранять бдительность и воздержаться от установки недавно опубликованных новых пакетов из AUR.
Масштабная атака и последующая заморозка пользовательского репозитория Arch Linux затрагивают не только разработчиков, но и всех, кто использует AUR для установки и обновления программного обеспечения. Из-за полного отключения отправки кода в Git (git push) мейнтейнеры не могут публиковать свежие версии пакетов. Любые обновления стороннего софта временно заблокированы.
https://lists.archlinux.org/archives/list/aur-general@lists.archlinux.org/thread/DRDEU3JUSC72CB265XHXPFA3DFSLXPBP
https://lists.archlinux.org/archives/list/aur-general%40lists.archlinux.org/thread/BU6RECTA5DTJBL7Q4NQI5T3AKIN2FWSF
https://www.reddit.com/r/archlinux/comments/1vaxtcs/another_wave_200_malicous_aur_packages_adoptions
✋ @Russian_OSINT
Исследователи Лаборатории Касперского препарировали GenieLocker, новый штамм программы-вымогателя, используемый группировкой Toy Ghouls (или Labubu, Bearlyfly).
Новый штамм активен с марта 2026 года и использовался в атаках на организации в России, в основном в производственном секторе, за ним следовали строительство, а затем финансовые услуги, розничная торговля и технологии.
Toy Ghouls занимается вымогательством с целью получения финансовой выгоды и ранее использовала трояны сторонних разработчиков, такие как RedAlert, LockBit и Babuk.
GenieLocker, по всей видимости, является собственной разработкой и дополняет их инструментарий, снижая зависимость от стороннего ПО. В ЛК обнаружили множество образцов этого трояна в двух вариантах: PE-сборки для Windows и ELF-сборки для Linux и ESXi.
В ходе инцидента злоумышленники сначала проникли в систему через OpenVPN, установленное в сети внешнего партнера. Вероятно, они воспользовавшись доверительными отношениями с этим партнером и использовали украденные, но все еще действительные учетные данные для подключения.
После взлома целевой сети злоумышленники установили на скомпрометированные хосты дополнительные инструменты, включая OpenSSH, socks5.exe, SoftPerfect Network Scanner и Mimikatz.
Для обнаружения они использовали SoftPerfect Network Scanner, а для извлечения учетных данных - Mimikatz. Криминалистический анализ также показал, что они получили доступ к менеджеру паролей KeePassXC, уже установленному на нескольких скомпрометированных машинах, вероятно, пытаясь извлечь сохраненные учетные данные из баз данных KeePass.
Перемещение по сети осуществлялось с использованием RDP для доступа к машинам под управлением Windows и SSH для доступа к серверам Linux.
Широкое распространение трояна шифрования проводилось с помощью легитимных утилит PsExec и PAExec. Кроме того, злоумышленники создали обратный SSH-туннель для связи со своим сервером С2.
На этапе атаки злоумышленники зашифровали файлы на скомпрометированных машинах под управлением Windows с помощью PE-версии GenieLocker.
На скомпрометированных серверах Linux и ESXi они остановили активные виртуальные машины и зашифровали их диски, используя ELF-версию GenieLocker.
Схема шифрования файлов Linux и ESXi идентична версии для Windows. Троян использует XChaCha20-Poly1305 для шифрования содержимого файлов и метаданных, а также Curve25519-XSalsa20-Poly1305 для шифрования ключей.
Использованные здесь TTPs соответствуют тем, которые были задокументированы в более ранних атаках, приписываемых группе Toy Ghouls.
Как и в тех предыдущих инцидентах, анализ не выявил никаких доказательств утечки данных, что является типичным поведением для этого злоумышленника. Toy Ghouls не используют модель двойного вымогательства и не управляют веб-сайтом, предназначенным для утечки данных.
Как отмечают в ЛК, Toy Ghouls наращивает свою кампанию против российских предприятий. Выпуск разработанного ими трояна-вымогателя GenieLocker знаменует собой значительное обновление инструментария группы.
Создав специализированные ransomware, работающие непосредственно на Windows, Linux и ESXi, злоумышленники сократили свою зависимость от готовых семейств программ-вымогателей и унифицировали криптографическую основу на всех целевых платформах.
В новом отчете ЛК постаралась подробно описать возможности сборок пользовательского трояна шифрования GenieLocker для Windows и Linux, кратко рассмотрев атаку, произошедшую в конце марта 2026 года, в ходе которой GenieLocker был развернут в системах жертв.
В продолжение:
Anthropic начала проверку 23 июля и в тот же день приостановила все кибер-учкения.
На следующий день были выявлены три инцидента, и 27 июля компания уведомила Irregular и пострадавшие организации.
Компания до сих пор пытается связаться с третьей стороной.
Самый ранний из трех инцидентов относится к апрелю, а это значит, что часть активности оставалась незамеченной около трех месяцев.
Ни одна из двух пострадавших организаций, с которыми связалась компания Anthropic, не обнаружила эту активность самостоятельно.
Anthropic заявляет, что ее производственные меры безопасности предотвратили бы подобное поведение, и охарактеризовала инциденты как скорее сбой в работе системы безопасности, чем сбой в выравнивании модели, поскольку моделям сообщили об отсутствии доступа в интернет, хотя на самом деле он был.
Компания планируется расширить мониторинг стенограмм, усовершенствовать инструменты для проведения расследований и активизировать работу по обеспечению качества совместно с поставщиками услуг по оценке.
Также ведет переговоры с METR о проведении независимой проверки и что в течение следующей недели опубликует слегка отредактированную стенограмму запуска PyPI.
Claroty провела анализ 750 000 киберфизических систем в крупнейших ЦОДах по всему миру и сообщает неутешительные новости.
Согласно новым исследованиям, почти каждая пятая киберфизическая система (КПС), обеспечивающая работу крупнейших в мире ЦОДов, находится всего в одном сетевом соединении от путей, которые могут позволить злоумышленникам получить к ней доступ.
Для этого Claroty проанализировала более 750 000 объектов ЦОД, включая примерно 191 000 объектов OT и 174 000 объектов инфраструктуры.
К объектам инфраструктуры ЦОД относятся системы отопления, вентиляции и кондиционирования воздуха (HVAC), системы мониторинга и распределения электроэнергии, системы противопожарной защиты и системы бесперебойного питания (UPS).
Анализ показал, что из 174 000 объектов инфраструктуры менее 1000 (0,4%) напрямую подключены к интернету. Однако примерно 32 000 (18%) находятся «в одном шаге» от систем, подключенных к интернету, что представляет собой потенциальный вектор доступа для злоумышленников.
Пути атаки могут привести злоумышленников к уязвимым местам в киберфизических системах, таким как небезопасные протоколы связи, известные уязвимости, которые эксплуатируются злоумышленниками (KEV), неуправляемые технологии удаленного доступа, плоские сетевые архитектуры, слабые механизмы аутентификации и неправильно настроенные каналы связи с активами.
В заявлении также утверждается, что получение доступа к операционной инфраструктуре, контролирующей критически важные функции центров обработки данных, влечет за собой серьезные последствия.
Успешные атаки на киберфизические системы внутри центров обработки данных могут нарушить работу систем охлаждения, повлиять на распределение электроэнергии, поставить под угрозу системы контроля микроклимата, помешать работе резервных систем генерации и снизить общую отказоустойчивость.
Claroty обнаружила, что 41% блоков распределения электроэнергии и 32% систем отопления, вентиляции и кондиционирования воздуха находятся всего в одном шаге от опасного подключения к интернету.
Компания выявила и другие типы угроз безопасности, в том числе связанные с системами управления зданиями, которые в 88% случаев обмениваются данными по небезопасным протоколам, а в 40% случаев используют устаревшее ПО.
Исследователи Claroty также задетектили тысячи устройств, затронутых уязвимостями, которые, как известно, были использованы злоумышленниками в реальных условиях.
В случае систем управления OT, включая устройства SCADA и PLC, 11 000 устройств имели известные уязвимости, которые были использованы злоумышленниками.
В отчете Claroty также изложены практические шаги по повышению операционной устойчивости ЦОДов, а операторам настоятельно рекомендуется внедрять непрерывное управление рисками, сегментацию сети по принципу «нулевого доверия», усиление защиты систем управления зданиями и обнаружение угроз с учетом протоколов.
Ресерчеры из Лаборатории Касперского по результатам нового исследования констатируют: Awaken Likho окончательно меняет почерк, переходя на собственные бэкдоры TokenBuoy и TokenBuoySH.
Awaken Likho APT, также известная как Core Werewolf, с 2021 года атакует госсектор в России и Белоруссии. В большинстве раних кампаний злоумышленники использовали легитимное ПО: программы удаленного администрирования на начальных этапах заражения (UltraVNC и MeshCentral) или Rclone для эксфильтрации данных.
В 2026 году группа перешла к активной разработке собственного ПО. В июле ЛК публиковала исследование о мини-бэкдоре на AutoIt, а в новом материале препарировала два новых полноценных бэкдора, используемых в текущей кампании, которая наблюдается с начала года.
Для этих целей ЛК также реконструировала всю цепочку заражения. Как и в предыдущих кампаниях, заражение начинается с фишингового письма с вредоносным RAR-архивов. Внутри находится самораспаковывающийся 7-Zip, замаскированный под легитимный PDF с помощью иконки.
Он содержит исполняемый файл и PDF со случайными именами и расширениями (например, lD6q.bso3). При распаковке команды конфигурации 7-Zip копируют эти файлы в пользовательские папки и переименовывают их, после чего автоматически запускают. Для затруднения анализа конфигурационные команды перемежаются комментариями из случайного набора символов.
lD6q.bso3 сохраняется под именем UDkO.pdf и в дальнейшем автоматически открывается системной программой по умолчанию. Это классический документ-приманка, а второй (SylUj.nDd) сохраняется как Vpngard.exe и представляет собой бэкдор - TokenBuoy, написанный на C++.
Несмотря на значительный размер (около 1 Мбайт), он реализует лишь базовый набор функций, собирая при запуске информацию о системе. Затем отправляет эти данные на C2 в POST-запросе, упаковывая в JSON-объект, который затем кодируется в Base58.
После передачи бэкдор отправляет GET-запрос на C2-сервер на эндпоинт /actions, получая в ответ список команд в виде JSON-сообщения, закодированного в Base58. Каждая команда выполняется в новом отдельном потоке, а результат отправляется на C2 POST-запросом на эндпоинт /actionresult.
Бэкдор не закрепляется в системе автоматически. Однако по команде с C2 можно загрузить и запустить другое вредоносное ПО, которое будет сохраняться в системе. Бэкдор контролируется вручную операторами и C2-сервер не отдает никаких команд автоматически.
TokenBuoySH загружается предыдущим бэкдором с помощью команды !payload. Он также написан на C++ и частично использует тот же код, что и первый, но имеет почти в десять раз больший размер из-за добавления в код библиотеки OpenSSH и ее зависимостей.
Впервые он появился в июле 2025, но тогда устанавливался с помощью UltraVNC. При запуске собирает информацию об аппаратной идентификации системы, вычисляя хэш на ее основе и генерируя GUID.
Полученный GUID используется в качестве ключа реестра. Внутри ключа в формате Base58 закодирована конфигурация бэкдора, которую и пытается получить TokenBuoySH.
Если проверка имени хоста пройдена успешно, конфигурация из ресурсов исполняемого файла сохраняется в ключе реестра и бэкдор отправляет серию POST-запросов на C2.
После отправки информации о системе и телеметрии конфигурация бэкдора обновляется с помощью отправки GET-запроса на эндпоинт /config. Стоит отметить, что бэкдор TokenBuoySH, как и TokenBuoy, не сохраняется в системе автоматически.
Одна из ключевых целей Awaken Likho - извлечение документов из зараженных систем. Для этого используется утилита Rclone, которая загружается и устанавливается с помощью TokenBuoySH.
Новая кампания Awaken Likho показывает, что группировка активно разрабатывает кастомное вредоносное ПО, снижая зависимость от сторонних утилит.
Появление собственных бэкдоров с функциями самоудаления и проверки окружения (сверка имени хоста) свидетельствует о развитии инфраструктуры злоумышленников.
Такой подход усложняет работу аналитикам и средствам защиты, позволяя атакующим точечно адаптировать вредоносную нагрузку под каждую конкретную жертву, минимизируя риски обнаружения.
Исследователи нашли способ обойти меры по защите от атак по побочным каналам, связанных со спекулятивным выполнением кода уязвимости Spectre v2, и представили рабочий эксплойт для кражи секретных данных с машин Linux.
Новый метод эффективен против средств защиты от Spectre v2 на процессорах AMD и Intel, которые используют механизмы проверки или изоляции предсказаний ветвлений, которые исследователи обычно называют средствами нейтрализации.
Уязвимость задействует механизм предсказания косвенных переходов процессора и заставляет его неправильно предсказывать цель косвенного перехода, что приводит к спекулятивному выполнению по пути кода, на который повлиял злоумышленник.
Современные процессоры используют предсказание ветвлений для определения наиболее вероятного пути выполнения и спекулятивное выполнение для запуска инструкций по этому предсказанному пути до того, как станет известен результат ветвления.
Spectre v2 позволяет злоумышленнику манипулировать алгоритмом предсказания косвенных ветвлений процессора таким образом, чтобы процессор спекулятивно выполнял инструкции в выбранном злоумышленником месте, что может привести к утечке конфиденциальных данных.
При использовании методов нейтрализации (eIBRS на Intel и Safe RET на AMD) возникает разрыв между моментом изоляции предсказателя ветвлений и моментом его использования целевой ветвью.
Активные меры защиты от Spectre v2 предполагают, что злоумышленник не сможет использовать в своих интересах время между очисткой состояния предсказателя ветвлений и его использованием.
Однако исследователи ввели примитив, позволяющий повторно идентифицировать состояние процессора после очистки, но до его использования.
Ученые из Массачусетского технологического института (CSAIL) обнаружили метод использования временного окна от момента нейтрализации до момента использования (TONTOU) для извлечения конфиденциальных данных.
Злоумышленник, не имеющий специальных прав доступа, может считывать произвольные данные из памяти системы, включая конфиденциальную информацию, такую как хешированные пароли.
Исследователи разработали атаку с внедрением прерываний, при которой «непривилегированные пользовательские программы могут планировать прерывания таймера на время выполнения ядра».
Таким образом, они смогли принудительно перенаправить ядро на обработчик прерываний и использовать этот обработчик для отравления микроархитектурных состояний в течение периода после нейтрализации.
При этом прерывания, возникающие в период после нейтрализации, могут быть использованы для отравления алгоритма предсказания косвенных ветвлений процессора, что позволяет осуществлять атаки против всех типов косвенных ветвлений.
На хосте AMD Zen 2 с новейшими средствами защиты от Spectre v2 ученым удалось успешно отработать все этапы атаки TONTOU. Скорость утечки данных из из памяти ядра составила 5,47 байт/с с точностью 91,97%.
В ходе 10 тестовых запусков атака успешно обнаружила и извлекла файл в пяти случаях, при этом каждая попытка занимала в среднем 18 минут. Атака возможна и на машинах Intel, но дополнительные требования к ПО усложняют задачу.
Исследователи отмечают, что внедрение прерываний позволяет злоумышленнику контролировать отравление буфера стека возврата (RSB), что приводит к ошибочным прогнозам целевых значений возврата. Поскольку пассивное загрязнение RSB менее надежно, они объединили внедрение прерываний с ранее раскрытой атакой Inception.
AMD опубликовала уведомление, в котором отметила, что проблема с внедрением прерываний «по всей видимости, связана» с тем, как в Linux реализована защита Safe RET от потенциальных атак, приводящих к раскрытию информации.
Исследователи представили свои выводы на конференции Black Hat USA, а также намерены раскрыть подробности на конференции USENIX Security 2026, которая пройдет с 27 по 29 октября.
Солары выкатили увесистый отчет с аналитикой по AI-Killchain в современных реалиях.
Дискуссии об использовании ИИ злоумышленниками часто ограничиваются темами автоматизации фишинга или написанием базового кода.
Однако реальный технологический сдвиг заключается в том, что нейросети превращаются из внешней утилиты во внутренний архитектурный компонент вредоносного ПО.
Встраивание ИИ-моделей непосредственно в логику бинарников на разных этапах Kill Chain дает вредоносному софту автономность, которая трансформирует векторы атак и значительно меняет правила игры.
Вместо жестких, статичных алгоритмов, которые современные средства защиты научились эффективно детектировать, вредоносный софт начинает использовать динамические движки принятия решений, что позволяет адаптироваться к окружению прямо на целевом узле на ходу.
Отметим ключевые моменты:
- Нейросети эволюционировали из отдельного инструмента в базовый архитектурный компонент вредоносного ПО, что трансформирует традиционные фазы нападения в концепцию AI-Killchain. В перспективе это предоставляет угрозам все большую автономность и способность к непрерывному изменению поведения.
- На этапе доставки полезной нагрузки злоумышленники активно применяют ИИ-генерацию. Например, группировка UNC1069 использовала видеодипфейк руководителя в Zoom, чтобы для «прогрева» жертвы обманом заставить ее запустить вредоносный код.
- Процесс поиска и эксплуатации уязвимостей становится автономным. В 2026 году закрытая модель Claude Mythos доказала способность самостоятельно тестировать, отлаживать и успешно применять эксплойты прямо в реальном времени. Она обнаружила тысячи ранее неизвестных уязвимостей во всех основных ОС и браузерах, создав под них рабочие инструменты эксплуатации.
- Классический сигнатурный анализ теряет смысл из-за генерации кода на лету. Прототип вымогателя PromptLock изначально не имеет деструктивных функций, а заставляет локальную LLM писать скрипты шифрования непосредственно во время атаки.
- В мобильных угрозах ИИ адаптирует поведение под устройство для обхода средств защиты. Троян PromptSpy использует ИИ-модель для анализа структуры экрана Android и самостоятельного управления интерфейсом зараженного устройства с целью закрепления в списке недавних приложений и блокировки удаления.
- Связь с командными серверами теперь маскируется под легитимный SaaS-трафик. Бэкдор SesameOp использует OpenAI API как скрытый канал получения зашифрованных команд и подгрузки вредоносных модулей.
- Сбор данных на зараженных машинах становится более точечным и незаметным. Вредоносное ПО LAMEHUG через API HuggingFace на ходу генерирует консольные команды под конкретную систему, забирая только самую ценную информацию без создания лишнего сетевого шума.
- Корпоративные ИИ-инструменты сами становятся новой мишенью для атак. Хакеры используют внедрение инструкций в документах и отравляют конфигурационные или скилл-файлы (например, SKILL.md), заставляя легитимных агентов выполнять чужие команды, вплоть до утечки конфиденциальных данных.
- Традиционные фреймворки ИБ (например, MITRE ATT&CK) не поспевают за автономными угрозами. Исследование Anthropic подтверждает переход к новому подходу - Agentic Scaffolding: обвязка (код, архитектура, инструменты) вокруг модели, превращает нейросеть в самостоятельного оператора всей цепочки кибератаки.
- Отдельной и, возможно, наиболее масштабной проблемой становится тотальная индустриализация киберпреступности. Распространение специализированных DarkLLM (таких как WormGPT) и маркетплейсов с вредоносными промптами радикально снизило порог входа в эту сферу. В результате рынок наводняется так называемым vibeware: дешевым, массовым и бесконечно мутирующим софтом в промышленных масштабах.
- В таких реалиях глобальный ландшафт кибербезопасности требует кардинальной перестройки. Гонка вооружений необратимо переходит в плоскость алгоритмического противостояния, а защитникам предстоит сместить фокус с поиска конкретных вредоносных файлов и подозрительных IP-адресов на глубокий поведенческий анализ.
Исследователи Palo Alto Networks продемонстрировали новые методы атаки, направленные на аутентификацию без пароля, показав, как вредоносное ПО может взломать учетную запись, защищенную паролем.
Новые методы атаки, получившие название Pass-ta-key от Palo Alto Networks, сосредоточены на паролях, синхронизированных с Google.
Исследователи продемонстрировали, как злоумышленник может использовать эти методы для захвата учетных записей без необходимости повышения привилегий или взаимодействия с пользователем.
В ходе атаки с использованием паролей вредоносное ПО, уже присутствующее на компьютере с Windows и Chrome, способно проанализировать локальную базу данных синхронизации браузера, определяя, какие онлайн-аккаунты пользователь защитил паролями, а также связанные с ними имена пользователей и зашифрованные учетные данные.
Вредоносная ПО восстанавливает ключ идентификации устройства, который Chrome хранит на диске или в памяти. Затем использует криптографические API Windows для генерации подписи над запросом, полученным от облачной службы аутентификации Google, без запроса биометрических данных, разблокировки устройства или повышенных привилегий.
Облачный сервис рассматривает подписанный запрос как исходящий от легитимного доверенного устройства. Он возвращает действительное утверждение аутентификации, которое злоумышленник пересылает на целевой веб-сайт для завершения входа в систему.
В более продвинутом варианте Silver Pass-ta-key вредоносная ПО заставляет Chrome пройти процесс повторной регистрации устройства.
В течение короткого промежутка времени в этом процессе она регистрирует собственный ключ проверки пользователя в облачном аутентификаторе. После регистрации злоумышленник может впоследствии пройти аутентификацию с совершенно другого компьютера.
Наиболее опасный метод Golden Pass-ta-key извлекает главный секретный ключ, который на короткое время появляется в памяти процесса Chrome во время повторной регистрации.
Получение этого секрета позволяет вредоносной ПО расшифровать все синхронизированные закрытые ключи паролей, принадлежащие учетной записи, что дает злоумышленнику возможность расшифровывать и будущие пароли.
Google была уведомлена, а в своем уведомлении Palo Alto Networks указывает, что разработчиками были приняты некоторые меры по смягчению последствий.
Новая версия вредоносного ПО XCSSET нацелена на тысячи пользователей macOS через скомпрометированные проекты Xcode и репозитории GitHub.
Xcode - это официальный комплект для разработки программного обеспечения (SDK), предназначенный для создания, тестирования и публикации ПО для всех платформ Apple.
После нескольких месяцев молчания XCSSET вновь появился с обновленной версией v40, в которой, как выяснили исследователи, улучшены методы обхода защиты и добавлены два новых компонента.
Исследователи Unit 42 Palo Alto Networks проанализировали цепочку заражения и отметили, что злоумышленник распространяет вредоносное ПО, взламывая уязвимые репозитории Git и внедряя скрипт загрузки в безобидные файлы проектов Xcode.
Разработчики, загружающие скомпрометированные проекты, заражаются при их сборке, что позволяет XCSSET скомпрометировать каждый второй проект Xcode в системе и распространиться дальше через общий исходный код.
Исследователи наблюдали использование XCSSET версии 40 в двух различных волнах атак в середине апреля и в начале мая. XCSSET атаковал системы macOS как минимум с 2021 года, в том числе в некоторых случаях применяя 0-day в своих атаках.
В сентябре 2025 года Microsoft предупреждала о кампании XCSSET, которая задействовала скомпрометированные проекты Xcode в качестве механизма распространения. Ранее также выявила вариант вредоносного ПО, который предоставлял возможности для кражи криптовалюты.
В новых атаках XCSSET использует четырехэтапную цепочку заражения, после чего развертывает 17 отдельных модулей, позволяющих осуществлять кражу учетных данных, перехват нажатий клавиш и управления браузером, манипулирование буфером обмена и утечку данных.
По данным исследователей, в новейшей версии XCSSET появились два новых модуля: нацеленный на Chrome и троянизатор Telegram.
Первый ограждает браузер Chrome вредоносным лаунчером и активирует протокол Chrome DevTools Protocol (CDP) на локальном порту для загрузки JavaScript из инфраструктуры C2.
Данный код позволяет злоумышленникам перехватывать трафик, включая учетные данные, файлы cookie и транзакции MetaMask, которые можно изменять в режиме реального времени для перенаправления платежей.
Кроме того, модуль позволяет выполнять системные команды через обратную оболочку без файлов, что Google блокирует в Chrome для Windows и в настоящее время работает над распространением этой защиты на macOS.
Троян Telegram удаляет легитимное приложение Telegram Desktop на зараженных системах и заменяет его вредоносной версией, потенциально используемой для перехвата сообщений жертв.
Unit 42 не смога восстановить зашифрованную конфигурацию, следовательно, его точная функциональность остается неизвестной.
Исследователи также обратили внимание на новые меры XCSSET по обходу обнаружения, включая периодическую перекомпиляцию загрузчика на сервере С2, использование отдельных ключей шифрования для входящей и исходящей связи, а также обфускацию имен функций, переменных и строк с помощью уникальных для каждой сборки шифров.
Вредоносная ПО активно пытается отключить средства безопасности macOS, такие как XProtect, MRT, TCC и Rapid Security Response, завершает работу службы CloudTelemetryService от Apple и препятствует обновлению сигнатур XProtect.
Unit 42 рекомендует отслеживать аномальную активность AppleScript, несанкционированные изменения в браузере, подозрительные домены по умолчанию macOS и приложения с произвольной подписью, которые обходят Gatekeeper.
Для защиты XCSSET исследователи также рекомендуют сканировать зависимости с открытым исходным кодом, чтобы предотвратить попадание скомпрометированных репозиториев в конвейеры разработки ПО.
В ЕС новый серьезный инцидент: тот же хакер, который взломал и стер базу данных земельного кадастра Румынии, теперь добрался и до Государственного казначейства Венгрии, совершив еще одно дерзкое вторжение в крайне важную правительственную систему.
Инцидент произошел на прошлой неделе, и с тех пор часть украденных данных была выставлена на продажу в даркнете. В минувшие выходные представители венгерского казначейства подтвердили факт вторжения.
В Министерстве финансов утверждают, что атака затронула только Управление по сельскому хозяйству и развитию сельских районов (MVH) и что, в отличие от случая в Румынии, в результате атаки данные не были потеряны или стерты.
Но, как и в случае с Румынией, инцидент в Венгрии позже оказался атакой с целью кражи данных, за которой последовала атака с шифрованием с использованием крайне нестабильного штамма ransomware.
Зашифрованные системы Министерства финансов были изолированы, пока агентство по кибербезопасности страны проводит расследование.
По данным Tellex, предполагаемой точкой проникновения стал незащищенный сервер Oracle WebLogic. Судя по скриншотам, предоставленным хакером, инцидент оценивается в 10 баллов из 10 по степени серьезности и доступу, которым обладал злоумышленник.
Хакер, известный как ByteToBreach, сначала уклонялся от ответа и утверждал, что понятия не имеет, откуда взялись данные и каково их значение, но позже признал, что совершил взлом ради личной выгоды.
Это согласуется с прошлой деятельностью хакера, которая длится почти год и, похоже, сосредоточена скорее на обогащении любыми доступным способом, нежели на политических мотивах.
После взлома в Румынии KELA раскрыла личные данные хакера, которым оказался Закария Махджуб, житель города Оран, Алжир. Так что на этом карьера хакера на какое-то время приостановился. Но будем посмотреть.
Исследователи Lava сообщают, что тысячи ЦОДов находятся под угрозой взлома в виду уязвимости, обнаруженной 22 года назад в процессорах управления материнскими платами (BMC).
BMC, присутствующие в большинстве серверных платформ, позволяют осуществлять операции управления серверами даже без работающей операционной системы и, как правило, представляют собой одни из наиболее важных точек управления в ЦОДах.
С помощью BMC администраторы могут перезагружать хост, обновлять микропрограммное обеспечение, вносить изменения в конфигурацию платформы на низком уровне, считывать показания аппаратных датчиков и многое другое, используя несколько интерфейсов управления, включая внеполосный протокол IPMI, API управления на основе HTTPS от Redfish и веб-интерфейс администрирования.
Во многих реализациях эти интерфейсы используют одну и ту же базу данных пользователей. Учетные данные, работающие для IPMI, могут также работать для веб-интерфейса или API Redfish. Это важно, поскольку процесс аутентификации IPMI может раскрывать информацию, позволяющую восстанавливать пароль в автономном режиме.
По данным Lava, почти 37 000 доступных через интернет интерфейсов управления серверами используют протокол IPMI, и более 24 000 из них раскрывают хеши аутентификации, полученные из паролей, перед входом в систему.
Основная проблема заключается в CVE-2013-4786, появившейся в 2004 году в протоколе аутентификации IPMI 2.0, которая позволяет злоумышленникам получать хеши паролей и взламывать их в автономном режиме, получая HMAC из ответа RAKP-сообщения 2 от BMC.
В процессе аутентификации BMC может вернуть код аутентификации HMAC-SHA1, вычисленный с использованием пароля учетной записи и значений сессии, известных запрашивающей стороне.
Неаутентифицированная удаленная сторона, имеющая доступ к UDP-порту 623, может запросить этот ответ и проверить предположения о пароле в автономном режиме.
Злоумышленники могли бы использовать эту уязвимость для восстановления слабых, повторно используемых или паролей по умолчанию без отправки нового запроса для каждого потенциального пароля, как это потребовалось бы при многократных попытках входа в систему.
Ситуацию усугубило то, что Lava также обнаружила, что 6240 хостов принимали пустое имя пользователя со слабым паролем, а 2340 из них содержали именованные учетные записи, такие как Admin или root, которые использовали пароли, встречающиеся в общедоступных словарях.
По данным Lava, помимо распространенных паролей, некоторые BMC использовали ограниченные и предсказуемые форматы паролей, предоставляемые производителем.
Эта уязвимость открывает более широкий пробел в безопасности на уровне управления ЦОД. BMC контролируют критически важную инфраструктуру, но зачастую получают гораздо меньше мониторинга и защиты, чем системы, которыми они управляют.
В сочетании с современными методами взлома графических процессоров и предсказуемыми заводскими паролями эта уязвимость может превратить один незащищенный BMC в привилегированную и труднообнаружимую точку развития атаки в сети управления.
Новая платформа типа «загрузчик как услуга» под названием DOUBLECUP использует атаки ClickFix для сокрытия вредоносного кода в PNG, кэшируемых браузерами жертв, в конечном итоге распространяя CountLoader, а также новый троян DeviceManager.
По данным SOCRadar, DOUBLECUP работает с начала июня 2026, предоставляя клиентам лицензии и инструмент для Windows на основе Go для создания вредоносных кампаний и генерации кода, который операторы добавляют на свои веб-сайты.
Сервис поддерживает большую часть инфраструктуры, необходимой для проведения атак, включая размещение стеганографических PNG, управление конечными точками сеансов, предоставление ключей шифрования и автоматическое восстановление полезных нагрузок.
SOCRadar обнаружила DOUBLECUP в ходе исследования открытой директории по адресу 213.139.77.109:9090, содержащей тестовые файлы. Позже было установлено, что на этом же IP размещена панель лицензирования сервиса.
Для осуществления атаки клиент DOUBLECUP использует приложение для Windows на основе Go, чтобы настроить домен кампании, путь URL, метод стеганографии, тип встраивания, действие выполнения и местоположение полезной нагрузки.
Это генерирует конечную точку конфигурации API, которая возвращает URL изображения и размер файла, конечную точку сессии и команды, настроенные для Chrome, Edge, Firefox, Brave и Opera.
Затем операторы добавляют код DOUBLECUP на свои сайты с ClickFix, который получает конфигурацию, предварительно загружает изображение в кэш браузера жертвы, регистрирует сессию, выбирает команду, соответствующую браузеру, и копирует ее в буфер обмена при открытии страницы.
В отчете SOCRadar анализируется кампания DOUBLECUP ClickFix, в которых использовались поддельные запросы CAPTCHA на страницах входа, имитирующие NetSuite, Odoo, HubSpot и Salesforce, а вредоносный код загружался через встроенные iframe.
Когда жертва посещает один из этих сайтов, DOUBLECUP регистрирует сессию, определяет IP жертвы и заставляет браузер загрузить и кэшировать вредоносное изображение в PNG.
Затем на странице отображаются поддельная CAPTCHA, пытаясь убедить посетителя вставить и выполнить команду, автоматически скопированную в буфер обмена.
После выполнения команда ищет PNG в кэше браузера, ориентируясь на его точный размер, и использует findstr или certutil для восстановления и выполнения скрытой полезной нагрузки первого этапа внутри образа.
Первая полезная нагрузка запускает бесфайловый загрузчик второго этапа, который получает публичный IPv4 жертвы для создания ключа дешифрования для конечной полезной нагрузки.
После проверки расшифрованной нагрузки на соответствие жестко закодированному хешу SHA-256, дроппер выполняет ее в памяти.
По данным SOCRadar, окончательными полезными нагрузками являются CountLoader и новый RAT-модуль DeviceManager.
CountLoader используется для сбора информации о зараженных системах, проверки наличия приложений для криптокошельков и расширений для браузеров, определения наличия Signal Desktop и обеспечения постоянного присутствия в системе посредством запланированных задач.
CountLoader также может загружать и запускать файлы, включая пакеты MSI, модули PowerShell и DLL-файлы.
Версия для macOS скомпилирована для устройств Intel и Apple Silicon, устанавливает LaunchAgent для обеспечения постоянного присутствия в системе и использует встроенные утилиты curl, sw_vers, system_profiler и ioreg, для связи с серверами С2.
DOUBLECUP распространял также вредоносное ПО DeviceManager, модульный RAT для Windows на основе Python, использующий смарт-контракты блокчейна для определения IP своего сервера С2.
В странах вне СНГ DeviceManager собирает информацию о GUID машины, идентификаторе диска, SID пользователя, имени хоста, имени пользователя, версии операционной системы, архитектуре, установленном антивирусном программном обеспечении и доменной информации.
Вредоносная ПО использует EtherHiding для получения своего C2 из смарт-контракта Ethereum или Polygon. RAT использует DNS-записи A и TXT для кражи системной информации, получения команд, загрузки полезных нагрузок и отправки результатов.
• Вышел 9-й номер журнала Paged Out, который включает в себя различный материал на тему этичного хакинга и информационной безопасности. Публикуется в формате: 1 страница - 1 статья. Все выпуски можно скачать отсюда: https://pagedout.institute.
• Отмечу, что весь материал собран энтузиастами со всего мира. Вы также можете принять участие и поделиться знаниями, которые могут опубликовать в следующем номере. Приятного чтения!
S.E. ▪️ infosec.work ▪️ VT
ESET выкатила полугодовой отчет об угрозах за первое полугодие 2026 года, отмечая более активное задействование ИИ, социнженерии и инноваций в области программ-вымогателей для масштабирования своих кампаний и обхода обнаружения.
Первая половина 2026 года показал, что злоумышленники продолжают повышать эффективность и масштабируемость своих операций. Вместо ориентирования на новые методы и инструменты, они адаптируют уже существующие к новым платформам, технологиям и поведению пользователей.
ИИ играет все более важную роль в этом развитии. В первой половине 2026 ESET проанализировала почти 900 000 навыков ИИ - небольших функциональных компонентов, используемых агентами ИИ, - выявив десятки тысяч подозрительных и тысячи откровенно вредоносных случаев.
Количество навыков ИИ в этой новой экосистеме стремительно растёт «прямо сейчас», ещё больше расширяя поверхность атаки.
ИИ также начинает появляться внутри самих вредоносных ПО. Вскоре после появления первого вируса-вымогателя с поддержкой ИИ в 2025 ESET выявила PromptSpy, первую известную вредоносную ПО для Android, использующую генеративный ИИ в процессе выполнения.
Вредоносная ПО использует ИИ - в частности, Gemini от Google для интерпретации элементов пользовательского интерфейса и адаптации к различным устройствам и средам, не полагаясь на жестко запрограммированное поведение.
PromptSpy по-прежнему встречается редко, но демонстрирует потенциал для повышения гибкости в борьбе с будущими угрозами, хотя меры защиты от злоупотреблений, включенные в LLM-ы, вероятно, замедляют его внедрение.
ClickFix - метод социнженерии, использующий поддельные сообщения об ошибках, - вышел за рамки поддельных запросов CAPTCHA и распространился на страницы справки, посвященные ИИ, расширения для браузеров и сценарии аутентификации в облаке.
Количество обнаружений этого переносчика увеличилось более чем вдвое в период со второй половины 2025 года по первую половину 2026 года, что свидетельствует о сохранении его активности и адаптации.
Фишинговые кампании также развиваются в ответ на поведение пользователей. Фишинг с использованием QR (квишинг) достиг рекордных уровней в телеметрии ESET.
Злоумышленники внедряют вредоносные ссылки в QR-коды, чтобы обойти поверхностный осмотр и перенаправить взаимодействие пользователя на мобильные устройства, используя при этом неявное доверие, которое многие люди испытывают к этим черно-белым квадратам.
И наконец, что не менее важно, активность ransomware не демонстрирует признаков замедления, продолжается использование EDR-киллеров - инструментов, предназначенных для отключения решений безопасности во время атак.
ESET Research задокументировала более 100 таких EDR-киллеров, используемых в реальных условиях, при этом регулярно появляются новые варианты.
В то же время данные из многочисленных источников показывают, что все меньше жертв предпочитают платить выкуп, что свидетельствует о некотором прогрессе в мерах по смягчению последствий и реагированию на них.
Исследователи полагают, что уязвимость во прошивке аппаратного кошелька COLDCARD могла была использована для кражи примерно 88,6 млн. долл. в биткоинах с тысяч кошельков, чьи сид-фразы были сгенерированы с использованием некорректного генератора случайных чисел.
Galaxy Research заявила, что выявила первую волну транзакций, которая, по ее мнению, связана с уязвимостью, в результате чего 30 июля с 1196 адресов было выведено около 1083 BTC на сумму 70,2 млн. долл.
Атака длилась примерно 41 минуту и произошла примерно за 30 часов до того, как Coinkite публично сообщила об уязвимости.
В каждой транзакции использовалась одинаковая жестко заданная комиссия в размере 30 сатоши за виртуальный байт, и сдача не выдавалась, что заставило Galaxy предположить, что злоумышленники использовали автоматизацию.
Суть системы была такова: за каждый проход выплачивалась одинаковая фиксированная сумма в 30,0 сат/вб - в 30-75 раз больше, чем средняя сумма в 0,4-1,0 сат/вб на той неделе, - и сдачи не оставалось.
Это похоже на автоматизированный инструмент, который тратит уже имеющиеся у него ключи, а не на то, что владельцы переводят средства.
1 августа Galaxy Research выявила вторую и затем третью волну краж, в результате чего общее количество украденных биткоинов с 4585 адресов достигло 1367, что составляет приблизительно 88,6 млн. долл.
Chainalysis отметила, что злоумышленник отдавал приоритет кошелькам с крупными суммами, украв около 30 млн. долл. за первые десять минут и забрав 1,8 млн. долл. только у одной из жертв. Вероятно, что лоумышленник идентифицировал и изучил затронутые кошельки до начала краж.
В Block заявляют, что после сообщений о краже биткоинов с кошельков COLDCARD совместно с другими исследователями проанализировали прошивку устройства и выявили лежащую в её основе уязвимость.
Причина проблемы заключалась в ошибке интеграции в коде генерации случайных чисел COLDCARD, сообщив о своих выводах Coinkite 30 июля.
Дело оказалось в том, что ngu.random использует детерминированный резервный генератор Yasmarang от MicroPython вместо аппаратного генератора случайных чисел STM32.
В состав COLDCARD входит отдельный аппаратный генератор случайных чисел, но некорректная проверка в прошивке привела к тому, что вместо него использовался детерминированный программный генератор.
Генератор резервного варианта использовал идентификатор микроконтроллера устройства и значения системных временных параметров, которые не являются криптографически защищенными источниками случайности и могут быть наблюдаемыми или восстанавливаемыми.
Это позволяло злоумышленникам генерировать возможные сид-фразы для кошельков в автономном режиме, определять их биткойн-адреса и сравнивать их с адресами, видимыми в блокчейне.
Совпадение подтверждало правильность сид-фразы, что позволяло злоумышленнику сгенерировать закрытые ключи, необходимые для кражи средств.
В сообщении Coinkite отмечает, что к числу затронутых сид-фраз относятся те, которые были сгенерированы на устройствах Mk2 и Mk3 с версиями прошивки от 4.0.1 до 4.1.9, устройствах Mk4 и Mk5 с версиями прошивки ниже 5.6.0 или Edge 6.6.0X, а также на устройствах Q с версиями прошивки ниже 1.5.0Q или Edge 6.6.0QX.
Новая прошивка, устраняющая эту ошибку, доступна в версиях 4.2.0 или более поздних для устройств Mk2 и Mk3, 5.6.0 или более поздних для стандартных устройств Mk4 и Mk5, 1.5.0Q или более поздних для стандартных устройств Q, а также в версиях 6.6.0X или 6.6.0QX для соответствующих версий Edge.
Однако следует отметить, что обновление прошивки не восстанавливает ранее сгенерированный начальный ключ.
Пользователям, которых затронула данная проблема, следует проверить существующую резервную копию, установить исправленную прошивку, сгенерировать и безопасно записать новую сид-фразу, проверить новый адрес кошелька на устройстве, отправить небольшую тестовую транзакцию, а затем перевести оставшиеся средства.
Старую резервную копию следует сохранить до завершения и подтверждения миграции.
По данным Coinkit, продукты TAPSIGNER, OPENDIME и SATSCARD не затронуты.
Исследователи BI.ZONE заметили, что Core Werewolf сменила клыки: вместо UltraVNC злоумышленники применили самописное вредоносное ПО CoreRAT в атаках на российские организации.
С июня по июль 2026 года Бизоны зафиксировали активность кластера Core Werewolf и выявили ранее неизвестный троян удаленного доступа, который назвали CoreRAT. Это помогает им дольше оставаться незамеченными и демонстрирует их растущие технические возможности.
Ранее в арсенале Core Werewolf уже встречались самописные мини‑бэкдоры, однако CoreRAT - первый известный полноценный RAT их собственной разработки.
Вредоносная нагрузка распространялась с помощью 7zSFX и Rust‑дроперов. Оба содержали отвлекающий PDF‑документ и троян удаленного доступа CoreRAT.
Злоумышленники проникали в инфраструктуру через фишинговые письма, которые рассылали в Telegram. Чтобы сделать их более убедительными, атакующие использовали тщательно подготовленные PDF, которые имитировали официальные военные и государственные документы.
Причем также было установлено, что отвлекающий документ avth.gGAT.pdf идентичен Scan_125992145_TLG_na_perepodgotovku_dsp.pdf, ранее использовавшемуся в атаках кластера.
Данное совпадение может свидетельствовать об обмене инструментами, отвлекающими документами или опытом между операторами этих кластеров.
В качестве альтернативной гипотезы нельзя исключать, что Core Werewolf и Vortex Werewolf являются частями одной группы или используют общую инфраструктуру разработки. Однако имеющихся данных пока недостаточно для подтверждения этой версии.
На фоне сохраняющейся геополитической напряженности Core Werewolf продолжает атаки на госсектор и оборонно‑промышленный комплекс России. Ретроспективный анализ показал, что CoreRAT использовался как минимум с марта 2026 года.
CoreRAT - троян удаленного доступа, написанный на языке C++. Строковые константы внутри вредоносного ПО зашифрованы с использованием алгоритма AES в режиме CBC (AES‑CBC).
В начале выполнения CoreRAT создает мьютекс, после чего запускает отдельный поток, выполняющий проверки на наличие признаков запуска в виртуальном окружении.
Если проверки не пройдены, ВПО завершает работу. Если признаков выполнения в виртуальном окружении не обнаружено, CoreRAT расшифровывает адреса C2‑серверов и последовательно пытается установить соединение с каждым из них.
После успешного подключения собирает базовую информацию о системе и формирует JSON‑объект, который кодируется с использованием алгоритма Base58 и передается на C2‑сервер посредством HTTPS POST-запроса.
После успешной регистрации CoreRAT формирует HTTPS GET-запрос для получения команды. Поступающие команды от C2‑сервера также закодированы Base58.
Анализ различных образцов CoreRAT показал, что в каждом из них используются уникальные C2‑эндпоинты, а также варьируется состав JSON‑полей, предназначенных для сбора и передачи информации о скомпрометированной системе. Также отличаются названия команд.
Все технические подробности и IOCs - в отчете.
Исследователи Solar 4RAYS представили обзор сетевых уязвимостей по результатам мониторинга во втором квартале 2026 года.
Во отчетном квартале исследователи проанализировали 681 сообщение о новых уязвимостях и PoC. Количество сетевых уязвимостей составило 571. Анализировались не только уязвимости 2026 года, но и обнаруженные в 2025, но опубликованные в этом году.
В статистике отражены 89 «прошлогодних» уязвимостей. В Solar 4RAYS отметили, что все описанные ниже уязвимости имеют подтверждение, а значит, могут представлять реальную опасность.
Среди ключевых выводов:
- Количество обнаруженных уязвимостей во втором квартале 2026 года по сравнению с первым выросло на 59,8%: с 426 до 681. Такой рост обусловлен как сезонным фактором, так и тем, что второй квартал принес большое количество уязвимостей в Linux и Windows.
- Сетевой вектор имели 83,84% обнаруженных уязвимостей, как и в первом квартале 2026 года.
- Средний уровень критичности обнаруженных сетевых уязвимостей составил 7,9 балла. В первом квартале - 8,1.
- 90,2% всех обнаруженных сетевых уязвимостей эксплуатируются через HTTP. Ближайший «преследователь» - TCP (1,23%).
- Сетевые уязвимости уровня Critical и High в совокупности занимают 73,5% от общей массы всех сетевых уязвимостей. В первом квартале этот показатель составлял 72,06%.
- Уязвимости плагинов и тем для CMS WordPress составили 17,9%. Доля таких уязвимостей в общем объеме упала на два процентных пункта в сравнении с первым кварталом.
- На ИИ-сервисы пришлось 4,83% всех сетевых уязвимостей. Средняя критичность 8.
- в Топ-5 уязвимостей по количеству вышедших PoC вошли: CVE-2026-41940 (критическая уязвимость обхода аутентификации в cPanel), CVE-2026-42945 (критическая уязвимость типа «переполнение кучи» в модуле ngx_http_rewrite_module веб-сервера NGINX), CVE-2026-48907 (критическая RCE до аутентификации в Joomla Content Editor (JCE) для CMS Joomla), CVE-2026-34197 (RCE в брокере сообщений Apache ActiveMQ Classic), CVE-2026-8181 (критическая уязвимость обхода аутентификации в плагине Burst Statistics для WordPress).
Как отмечают в Solar 4RAYS, ситуация на ландшафте эксплойтов в популярном софте от квартала к кварталу меняется мало. Стартовавший в конце года тренд на рост числа уязвимостей в ИИ-сервисах продолжается, их стало почти вдвое больше, чем кварталом ранее.
Wordpress, в связи с популярностью и развитостью экосистемы, остается наиболее «многочисленным» по числу эксплойтов ПО.
Впрочем, во втором квартале стало ясно, что «вовремя» совсем не обязательно означает, что обновления нужно ставить максимально быстро.
Часто главной рекомендацией по защите является оперативное обновление. Действительно, своевременное обновление является ключевым аспектом защиты в 99% случаев. Но бывает тот самый один процент, который вечно все портит.
В этой части исследователи отметили supply-chain-атаку, которая произошла с библиотекой Axios минувшей весной. Примерно на рубеже первого и второго квартала стали появляться репозитории и статьи, говорящие об Axios Supply Chain Attack.
Атака условно делилась на шесть стадий. При этом быстрое обновление и автоматическая установка новых версий (совет, который часто можно встретить в ИБ-сфере, когда речь заходит о защите от атак через уязвимости) стали основным драйвером массового заражения.
Однако из этого не следует, что обновляться не нужно, - старые версии ПО накапливают известные CVE и представляют собой предсказуемую угрозу.
Ключевой вывод: автоматические обновления допустимы только для критических компонентов (браузеры, антивирусы), но не для библиотек и зависимостей в production-среде.
Для них следует применять отложенное обновление с ручным контролем: изучать changelog, проверять появление новых зависимостей и тестировать в staging-окружении перед выкаткой в прод.
Anthropic сообщила, что в ходе собственного тестирования одна из ее моделей Claude создала вредоносный пакет Python и загрузила его на PyPI, где он был запущен на 15 реальных системах, прежде чем автоматизированные средства защиты реестра его удалили.
Причем это один из трех инцидентов, когда модели Claude попали в открытый интернет из закрытых тестовых сред, а затем скомпрометировали производственную инфраструктуру в трех организациях.
Инцидент последовал за аналогичным сообщением OpenAI от 21 июля, когда и ее модели вышли за пределы изолированной тестовой среды и проникли в производственную инфраструктуру Hugging Face. JFrog подтвердила, что модели вышли за пределы тестовой среды, используя нули в собственной среде Artifactory.
Все три инцидента произошли во время учений, проводимых компанией Irregular. Anthropic подсказал Claude об отсутствии доступа к интернету и о том, что среда является смоделированной.
Из-за неправильной конфигурации ни одно из этих утверждений не соответствовало действительности, и ни одна из компаний не обнаружила этого до прошлой недели.
В ходе инцидента с PyPI Claude обнаружил в тестовой среде документ, выдававший себя за инструкции по настройке системы для разработчиков в вымышленной компании.
В этих инструкциях новым сотрудникам предписывалось установить пакет Python, который не был опубликован, - фиктивную зависимость. Claude выяснил, что если зарегистрировать имя самостоятельно, машины целевой системы автоматически загрузят его код.
Публикация потребовала определенных усилий. Claude понадобилась учетная запись PyPI, для которой требовался адрес электронной почты, а для нее - номер телефона.
Он не смог найти досьупный номер телефона, попытался получить средства на его покупку несколькими разными способами, но безуспешно. В конце концов, он вернулся к исходной точке, нашел почтового провайдера, который не был заблокирован, зарегистрировал учетную запись и загрузил вредоносное ПО.
Anthropic заявила, что пакет находился в открытом доступе примерно час. За этот период 15 реальных систем загрузили и запустили его.
Одна из них принадлежала ИБ-компании, которая регулярно устанавливает пакеты из PyPI и сканирует их на наличие вредоносных ПО, при этом содержимое реестра рассматривается как безопасное для запуска.
Трюк Claude сработал, отправил учетные данные этой компании в созданный ею пункт сбора, а затем использовал их для дальнейшего проникновения в инфраструктуру компании.
Anthropic заявила, что Клод не знал о существовании этой компании. Собственные системы безопасности PyPI автоматически удалили пакет. Anthropic уведомила команду PyPI и передала ей индикаторы.
В основе этого запуска лежала модель Claude Mythos 5. Наиболее серьезные последствия были вызваны отдельным инцидентом с Claude Opus 4.7, когда вымышленная целевая компания имела то же имя, что и действующий домен.
В ходе четырех запусков Claude пытался достичь смоделированной цели, обнаружил, что реальная компания доступна через интернет, и предположил, что это и есть цель. Он извлек креды приложения и инфраструктуры, получив доступ к базе данных, содержащей несколько сотен строк производственных данных.
Это был единственный случай, когда модель продолжала атаковать, даже после того, как выяснилось, что она работает на реальной системе.
Anthropic отметила, что все четыре запуска в конечном итоге распознали цель как реальную, и в двух из них Claude предположил, что реальная компания в любом случае должна быть частью учений.
Третий инцидент был связан с невыпущенной внутренней исследовательской моделью, которая просканировала около 9000 целей, не достигнув намеченной, а затем скомпрометировала доступное из интернета приложение, используя учетные данные с открытой страницы отладки и SQL-инъекцию.
Позже эта модель заметила, что хост находится в облачной учетной записи, не имеющей отношения к задаче проверки, пришла к выводу, что цель реальна, и остановилась самостоятельно.
Исследователи Wiz обнаружеили в Azure Cosmos DB уязвимость, которая позволяет злоумышленнику обойти песочницу запросов Gremlin и получить полный доступ на чтение и запись к базам данных в различных клиентских средах.
Wiz присвоила цепочке эксплойтов кодовое название CosmosEscape. Сама цепочка эксплойтов начинается со специально сформированного запроса к базе данных Gremlin, контролируемой злоумышленником.
Затем выполнение кода на многопользовательском шлюзе позволяет получить доступ к секретному ключу подписи, доступному на уровне всей платформы, и региональному каталогу учетных записей, что дает возможность определить цель и получить ключ ее основной учетной записи.
Microsoft заблокировала уязвимую точку входа Gremlin в течение 48 часов после сообщения в ноябре 2025 года, а долгосрочное исправление во всех регионах было завершено в июле 2026 года и привело к исключению ключа, используемого на всей платформе.
Проведенная микромягкими проверка не выявила несанкционированной активности за пределами зоны тестирования исследователей. Доступ к данным клиентов не осуществлялся и никаких действий от клиентов не требуется.
Представленная цепочка начинается с базы данных Gremlin, контролируемой злоумышленником, и учетных данных для этой учетной записи, а не с доступа к базе данных жертвы.
Согласно текущему руководству Microsoft по подключению, для отправки запросов Gremlin клиенту необходимо указать хост учетной записи, путь к базе данных и графу, а также первичный ключ.
Согласно техническому описанию Wiz, собственный движок Gremlin в Cosmos DB преобразует запросы Gremlin в код .NET и выполняет их в ограниченной среде. При этом ограничения не учитывали рефлексию .NET, что позволило исследователям создавать примитивы чтения и записи файлов до выполнения произвольного кода.
В опубликованной информации показаны результаты специально сформированного запроса, который выполнял команду hostname в бэкэнде Cosmos DB, но не сам запрос. Исследователи заявили, что представят полную цепочку на Black Hat USA 6 августа.
Выполнение кода происходило в компоненте, который Wiz называет шлюзом баз данных (DB Gateway), выполняющем запросы клиентов в многопользовательских кластерах Azure Service Fabric.
Базы данных клиентов не хранились в этих кластерах, но шлюз мог получить первичный ключ для запрошенной учетной записи Cosmos DB. Первичный ключ учетной записи Cosmos DB предоставляет полный контроль над всеми ресурсами в этой учетной записи.
Учетные данные, доступные шлюзу, также предоставляли доступ к ключу подписи, который Wiz назвал главным ключом Cosmos. Ключ подписи шлюза позволял получить первичный ключ для любой учетной записи в разных клиентах, а также через API SQL, MongoDB, Cassandra и Gremlin.
Тот же секрет открыл доступ к региональной базе данных под названием Config Store, которую Wiz описывает как каталог, содержащий имена учетных записей Cosmos DB, идентификаторы подписок и арендаторов, сетевые настройки и теги.
Злоумышленник мог использовать ее для поиска учетных записей конкретной организации, а затем запросить их первичные ключи. Цепочка атак также могла достигать частных и изолированных от сети учетных записей, поскольку скомпрометированный шлюз обеспечивал соблюдение этих сетевых границ изнутри сервиса.
Доступ исследователей к записи в хранилище конфигураций указывал на возможность изменения сетевых настроек, хотя в отчете не говорится, что они продемонстрировали это на примере учетной записи другого клиента.
В документации Microsoft говорится, что данные сообщений Teams остаются в Cosmos DB, а в сообщении инженеров Microsoft утверждается, что Copilot хранит там запросы пользователей и историю переписки.
Wiz заявила, что базы данных, поддерживающие эти продукты, потенциально доступны, но не сообщила о доступе к их данным.
В открытых источниках не указано, когда уязвимый механизм и путь к ключу подписи были внедрены, а также какой период охватывал анализ журналов Microsoft. Таким образом, продолжительность уязвимости остается неизвестной, хотя известный путь с тех пор был закрыт.