Китайские камеры и DVR могут стать частью ботнетов

Китайские камеры и DVR могут стать частью ботнетов

Китайские камеры и DVR могут стать частью ботнетов

Не проходит и недели, чтобы ИБ-эксперты не обнаружили новую партию уязвимых IoT-девайсов. Именно «благодаря» интернету вещей и его проблемам с безопасностью стало возможно появление таких угроз, как Mirai, и мощных атак, за которые ответственна подобная малварь.

На этой неделе исследователи выявили сразу ряд проблем: уязвимости нашли в DVR и камерах наблюдения китайской компании Dahua, а также в камерах 354 других производителей, которые комплектуют свои гаджеты «дырявым» веб-сервером.

Dahua

Проблему в IP-камерах и DVR-устройствах китайского производителя Dahua заметил исследователь, известный под именем Bashis. Он обнаружил, что устройства хранят настройки веб-сервера в доступном для всех желающих месте. То есть получить доступ к файлу конфигурации, в котором содержатся данные обо всех аккаунтах, мог любой, кому известен IP-адрес устройства. Замечу, что узнать адрес и найти подобные девайсы, можно без особо труда, используя хотя бы тот же Shoudan, пишет xakep.ru.

Bashis опубликовал отчет о проблеме, а также обнародовал на GitHub proof-of-concept эксплоит, позволяющий автоматизировать атаки на устройства Dahua. Представители компании поспешили связаться с исследователем и попросили его убрать эксплоит из свободного доступа, дав пользователям возможность спокойно обновить свои устройства. Одновременно с этим производитель выпустил новую версию прошивки, которая устранила обнаруженную исследователем проблему. Bashis пошел навстречу компании, так что PoC-эксплоит был изъят с GitHub и будет повторно опубликован 5 апреля 2017 года.

GoAhead

Более глобальную проблему обнаружил исследователь Пирри Ким (Pierre Kim). Ким пишет, что свыше 1200 моделей IP-камер 354 разных производителей содержат опасную уязвимость во встроенном веб-сервере. Исследователь рассказал, что проблема кроется в самом административном интерфейсе устройств Wireless IP Camera (P2P) WIFICAM, так как OEM-производители используют кастомную и уязвимую версию веб-сервера GoAhead, плюс прошивки открывают возможность небезопасного подключения к бэкэнду. Причем на базе девайса Wireless IP Camera (P2P) WIFICAM построены более 1200 моделей камер.

По данным исследователя, через Shodan можно обнаружить более 185 000 уязвимых Wi-Fi камер, которые только и ждут, когда кто-нибудь сделает их частью очередного ботнета. В списке проблемных устройств, который исследователь приводит на страницах своего блога, числятся камеры таких известных производителей, как 3Com, D-Link, Akai, Axis, Kogan, Logitech, Mediatech, Panasonic, Polaroid и Secam.

Изначально Ким полагал, что уязвимость кроется в веб-сервере GoAhead компании Embedthis Software. Однако разработчики Embedthis Software опровергли данную теорию, и исследователь признал, что сам по себе GoAhead неопасен, опасны его модификации, созданные китайскими производителями.

Хотя написание полноценного proof-of-concept эксплоита Ким оставил другим, подробной информации о проблеме, опубликованной в его блоге, для этого вполне хватит. В силу того, что уязвимых устройств и производителей очень много, исследователь не стал пытаться связываться с каждым из них по отдельности, вместо этого он публично раскрыл все детали проблемы, надеясь привлечь внимание вендоров. Пользователям уязвимых камер Ким рекомендует немедленно отключить устройства от интернета.

97% компаний в России внедряют ИИ, но 54% не видят его ценности

UserGate изучила, как российские компании внедряют инструменты на базе ИИ и что мешает делать это быстрее. Опрос прошёл в январе 2026 года, в нём участвовали 335 топ-менеджеров компаний с выручкой от 100 млн рублей в год. Картина получилась довольно показательная: 97% компаний уже используют ИИ, тестируют его в пилотах или собираются внедрять в ближайшее время.

То есть искусственный интеллект из разряда «модного тренда» окончательно перешёл в категорию рабочих инструментов.

Чаще всего ИИ применяют для вполне прикладных задач. На первом месте — генерация отчётов и аналитики (42%). Далее идут оптимизация сетевой инфраструктуры (38%), анализ больших массивов логов (37%), ускорение расследований инцидентов (35%) и повышение эффективности Help Desk (32%).

Иными словами, бизнес в первую очередь использует ИИ там, где он помогает сэкономить время и ресурсы или усилить функции безопасности.

Интересно, что приоритеты зависят от масштаба компании. В корпоративном сегменте более 60% респондентов указали анализ больших логов как ключевое направление — что логично при объёмах данных в крупных ИТ-ландшафтах. В среднем бизнесе на первый план выходит оптимизация сетевой инфраструктуры (45%).

При этом 7% компаний пока вообще не рассматривают внедрение ИИ. Главные причины — неясная ценность технологии (54%) и неопределённость рисков (38%). Также среди барьеров называют отсутствие чёткого распределения ответственности (29%), ограниченные бюджеты (29%) и нехватку экспертизы (17%). По сути, речь идёт не столько о скепсисе, сколько о нехватке понимания, как именно внедрять ИИ и как управлять связанными с ним рисками.

Отдельно респондентов спросили, какие технологии окажут наибольшее влияние на кибербезопасность в ближайшие 12 месяцев. Лидером стали ИИ и машинное обучение — их назвали около половины представителей коммерческого и государственного сегментов. Даже те компании, которые пока осторожничают с практическим внедрением, всё равно рассматривают машинное обучение как ключевой фактор трансформации ИБ в среднесрочной перспективе.

Как отмечает руководитель отдела стратегической аналитики UserGate Юлия Косова, бизнес уже активно использует ИИ в операционных и защитных сценариях, но ожидания рынка зачастую опережают текущую практику. Дальнейший эффект, по её словам, будет зависеть от зрелости процессов, качества данных и способности управлять рисками.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru