Умные Linux-устройства на базе MIPS и MIPSEL атакует троянец

Умные Linux-устройства на базе MIPS и MIPSEL атакует троянец

Умные Linux-устройства на базе MIPS и MIPSEL атакует троянец

Ассортимент современных вредоносных программ для устройств под управлением Linux чрезвычайно широк. Одним из широко распространенных троянцев для данной ОС является Linux.Hajime, несколько загрузчиков которого детектировал только Антивирус Dr.Web.

Троянцы семейства Linux.Hajime известны вирусным аналитикам с конца 2016 года. Это сетевые черви для Linux, распространяющиеся с использованием протокола Telnet. После успешной авторизации путем подбора пароля плагин-инфектор сохраняет на устройство хранящийся в нем загрузчик, написанный на ассемблере. С компьютера, с которого осуществлялась атака, тот загружает основной модуль троянца. В свою очередь вредоносная программа включает инфицированное устройство в децентрализованный P2P-ботнет. Linux.Hajime способен заражать объекты с аппаратной архитектурой ARM, MIPS и MIPSEL, пишет news.drweb.ru.

Помимо вредоносного загрузчика для ARM-устройств в «дикой природе» уже более полугода распространяются аналогичные по своим функциям модули для устройств с архитектурой MIPS и MIPSEL. Первый из них получил наименование Linux.DownLoader.506, второй — Linux.DownLoader.356. На момент подготовки этой статьи они оба детектировались только продуктами Dr.Web. Кроме того, вирусные аналитики «Доктор Веб» установили, что помимо использования троянцев-загрузчиков злоумышленники осуществляют заражение и при помощи стандартных утилит, например, скачивают Linux.Hajime посредством wget. А начиная с 11 июля 2017 года киберпреступники стали загружать троянца на атакуемое устройство с помощью утилиты tftp.

 

screen Linux.Hajime #drweb

 

Собранная специалистами «Доктор Веб» статистика показывает, что на первом месте среди стран, к которым относятся IP-адреса зараженных Linux.Hajime устройств, находится Мексика. Также в тройку входят Турция и Бразилия. Географическое распределение IP-адресов инфицированных объектов показано на следующей диаграмме:

 

 

На следующей диаграмме показано количество зафиксированных компанией «Доктор Веб» атак с целью распространения Linux.Hajime в августе 2017 года.

 

 

Компания «Доктор Веб» напоминает: одним из наиболее надежных способов предотвращения атак на Linux-устройства является своевременная смена установленных по умолчанию логина и пароля. Кроме того, рекомендуется ограничивать возможность подключения к устройству извне по протоколам Telnet и SSH и своевременно обновлять прошивку. 

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