||||The.Fischerman.CH

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In der Metasploit-Woche dreht sich vieles um Persistenz, unsichere Upload-Handler und erstaunlich simple Filter-Bypässe. Neben einem neuen Persistenz-Modul für Vim wurden mehrere Schwachstellen in Enterprise-Tools wie Marvell QConvergeConsole, GestioIP und Dolibarr ERP/CRM in Form neuer Metasploit-Module umgesetzt, ergänzt um eine kleine, aber wichtige Framework-Erweiterung für flexiblere Optionen.

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Die dezentrale Krypto-Plattform THORChain hat einen Sicherheitsvorfall gemeldet, bei dem am Freitagmorgen Kryptowährungen im Wert von mehr als 10 Millionen US-Dollar entwendet wurden. Der Angriff reiht sich in eine Serie grosser Diebstähle ein, die die Kryptobranche im Jahr 2026 stark unter Druck setzen.

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Die Infostealer-Malware Gremlin Stealer entwickelt sich rasant weiter und setzt inzwischen auf ausgefeilte Obfuskationstechniken, um ihre Payloads in .NET-Ressourcendateien zu verstecken. Ein aktueller Ableger nutzt einen kommerziellen Packer mit Instruktionsvirtualisierung, verschleiert Konfiguration und API-Aufrufe per XOR und String-Verschlüsselung und fokussiert sich zunehmend auf Krypto-Diebstahl, Session-Hijacking und die Monetarisierung gestohlener Daten.

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Copy.Fail gilt als eine der schwerwiegendsten Linux-Schwachstellen der letzten Jahre: Ein lokaler Privilegieneskalations-Bug im Kernel, der sich mit einem stabilen Exploit auf praktisch allen grossen Distributionen ausnutzen lässt – von Ubuntu über RHEL und Debian bis hin zu SUSE, Fedora und Amazon Linux. Besonders brisant: In modernen Umgebungen bedeutet „lokal“ längst nicht mehr nur ein physischer Benutzer am System, sondern jede Form von Code-Ausführung in Containern, CI/CD-Jobs oder Multi-Tenant-Setups.

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Anthropic hat mit Claude Mythos Preview ein KI-Modell vorgestellt, das so gut beim Aufspüren von Sicherheitslücken in Software sein soll, dass es nicht für die breite Öffentlichkeit freigegeben wird. Stattdessen soll es nur ausgewählten Unternehmen dienen, um deren eigene Software zu scannen und zu härten. Hinter dieser Ankündigung steckt sowohl Marketing als auch eine unbequeme Wahrheit: Generative KI-Modelle werden rasant besser darin, Schwachstellen in komplexen Systemen zu finden und auszunutzen – mit weitreichenden Folgen für IT-Sicherheit und darüber hinaus.