В состав ботнета Mirai входят порядка 120 000 IoT-устройств

В состав ботнета Mirai входят порядка 120 000 IoT-устройств

В состав ботнета Mirai входят порядка 120 000 IoT-устройств

В минувшие выходные автор трояна Mirai, известный под псевдонимом Anna-senpai, опубликовал исходные коды своего детища в открытом доступе, на портале Hack Forums. Исходные коды уже были перезалиты исследователями на GitHub (1 и 2).

По сути, Mirai работает просто: он сканирует интернет в поисках уязвимых для брутфорса и взлома IoT-устройств, доступных через telnet. Малварь поражает преимущественно камеры наблюдения, DVR и роутеры, а затем продолжает размножаться, подобно червю.

От DDoS-атак, осуществленных этим ботнетом недавно пострадал журналист Брайан Кребс и крупнейший в Европе хостинг-провайдер OVH. Пиковая мощность атак достигала 620 Гбит/с и более 1 Тб/с. Чтобы добиться таких результатов злоумышленники использовали UDP-, DNS- и HTTP-флуд, а также пакеты GRE (Generic Routing Encapsulation), что эксперты признали весьма необычным, пишет xakep.ru.

Теперь специалисты MalwareTech изучили работу трояна и связанного с ним ботнета и представили отчет в своем блоге. Для исследования эксперты подняли 500 серверов-ловушек, эмулирующих уязвимые IoT-девайсы, и собрали с них статистику. По их словам, оценки других специалистов были верны. Так, ранее представители OVH писали, что атаковавший их серверы ботнет насчитывает 145 607 камер и способен генерировать атаки мощностью до 1,5 Тб/с, используя tcp/ack, tcp/ack+psh и tcp/syn.

Выводы специалистов MalwareTech в целом совпадают с этими наблюдениями. Так, за двенадцатичасовой период исследователи зафиксировали порядка 72 000 уникальных IP-адресов, и 4000 новых IP появлялись каждый час. Из этого аналитики сделали вывод, что размеры ботнета весьма скромны – всего порядка 120 000 устройств в сутки. И хотя другие источники уверяют, что ботнет гораздо крупнее и называют цифры 1-1,5 млн ботов, с этим не согласны ни исследователи MalwareTech, ни специалисты компании Akamai.

«Mirai, который практически все игнорировали ранее, в силу простоты telnet-атак, на прошлой неделе стал едва ли не главным предметом обсуждения в СМИ по всему миру, а правоохранительные органы начали расследования, при поддержке множества международных компаний», — пишут исследователи. — «Весьма вероятно, что теперь мощные DDoS-атаки станут более распространенной практикой, так как хакеры будут находить все больше и уязвимых IoT-устройств или начнут заражать устройства, защищенные NAT. Производителям определенно пора прекратить выпускать устройства с глобальными паролями по умолчанию и переключиться на выпуск устройств со случайно сгенерированными паролями, указывая их на нижней части корпуса».

Подпишитесь на новости

Разработчик создал язык KillSwitch, который специально путает нейросети

Инженер Cloudflare Доминик Пичета представил KillSwitch — экспериментальный язык программирования, созданный для того, чтобы нейросети спотыкались при чтении и написании кода. Пока индустрия делает разработку удобнее для ИИ, он решил устроить ему полосу препятствий.

В своём блоге Пичета объяснил, что хотел проверить способность моделей работать с незнакомым языком и одновременно использовать их слабости: трудности с подсчётом символов, восприимчивость к инструкциям и чрезмерно чувствительные защитные фильтры.

Программы KillSwitch выглядят как рассказы, большую часть которых интерпретатор игнорирует. Среди текста спрятаны настоящие команды, а значения можно извлекать из других строк, указывая расстояние до них. Для идентификаторов действуют правила, связанные с количеством букв и анаграммами.

Отдельный троллинг — конструкции вроде «игнорируй предыдущие инструкции», которые здесь имеют значение внутри языка. Добавьте намеренную ложь в документации и формулировки, провоцирующие защитные механизмы моделей, — получите весьма недружелюбную среду для кодинг-агента.

 

В тестах нейросети писали Hello World, объясняли результат программы и переделывали конвертер температуры. Лучший результат получил Claude Opus 5 — 66,8 балла.

Исходники и спецификация открыты на GitHub. Если модели справятся с нынешними заданиями, автор планирует усложнить проверку.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru