<?xml version="1.0" encoding="utf-8" standalone="yes"?>
<rss version="2.0" xmlns:atom="http://www.w3.org/2005/Atom" xmlns:content="http://purl.org/rss/1.0/modules/content/">
  <channel>
    <title>Nuclear.x86 on CyberVeille</title>
    <link>https://cyberveille.ch/tags/nuclear.x86/</link>
    <description>Recent content in Nuclear.x86 on CyberVeille</description>
    <generator>Hugo -- 0.146.0</generator>
    <language>fr-fr</language>
    <copyright>Cyberveille CC BY-NC-SA 4.0</copyright>
    <lastBuildDate>Fri, 08 May 2026 00:00:00 +0000</lastBuildDate>
    <atom:link href="https://cyberveille.ch/tags/nuclear.x86/index.xml" rel="self" type="application/rss+xml" />
    <item>
      <title>CVE-2026-41940 : exploitation massive de cPanel/WHM avec déploiement de Mirai et ransomware</title>
      <link>https://cyberveille.ch/posts/2026-05-08-cve-2026-41940-exploitation-massive-de-cpanel-whm-avec-deploiement-de-mirai-et-ransomware/</link>
      <pubDate>Fri, 08 May 2026 00:00:00 +0000</pubDate>
      <guid>https://cyberveille.ch/posts/2026-05-08-cve-2026-41940-exploitation-massive-de-cpanel-whm-avec-deploiement-de-mirai-et-ransomware/</guid>
      <description>&lt;h2 id=&#34;-contexte&#34;&gt;🔍 Contexte&lt;/h2&gt;
&lt;p&gt;Le 1er mai 2026, l&amp;rsquo;équipe Censys ARC publie une analyse de menace suite à la divulgation le 29 avril 2026 de &lt;strong&gt;CVE-2026-41940&lt;/strong&gt;, une vulnérabilité critique de &lt;strong&gt;contournement de pré-authentification&lt;/strong&gt; affectant &lt;strong&gt;cPanel et WHM&lt;/strong&gt;. La faille impacte le flux de connexion et permet à un attaquant distant non authentifié de contourner les contrôles d&amp;rsquo;authentification et d&amp;rsquo;obtenir un accès élevé.&lt;/p&gt;
&lt;h2 id=&#34;-détection-de-la-vague-dexploitation&#34;&gt;📈 Détection de la vague d&amp;rsquo;exploitation&lt;/h2&gt;
&lt;p&gt;Censys a observé une &lt;strong&gt;augmentation brutale du nombre d&amp;rsquo;hôtes classifiés comme malveillants&lt;/strong&gt; dans son dataset, avec un doublement des comptages par rapport à la veille. En corrélant les données avec les signaux de classification &lt;strong&gt;GreyNoise&lt;/strong&gt;, l&amp;rsquo;analyse révèle que :&lt;/p&gt;</description>
    </item>
  </channel>
</rss>
