В арсенал EnemyBot добавлены эксплойты для WordPress и продуктов VMware

В арсенал EnemyBot добавлены эксплойты для WordPress и продуктов VMware

В арсенал EnemyBot добавлены эксплойты для WordPress и продуктов VMware

Анализ новейших образцов EnemyBot, проведенный в AT&T Alien Labs, показал, что набор эксплойтов Linux-зловреда был расширен до 24. В списке уязвимостей, которые он использует для самораспространения, появились новые позиции, в том числе недавно обнародованные лазейки в продуктах VMware, F5 и серверах WordPress.

Вредонос EnemyBot, основной задачей которого является проведение DDoS-атак, появился в поле зрения ИБ-экспертов в прошлом месяце. Он атакует сетевые, IoT- и Andoid-устройства, пытаясь взломать их путем брутфорса или через эксплойт, а также снабжен сканером, позволяющим отыскивать уязвимые серверы, роутеры и подключенные к Сети гаджеты.

Согласно AT&T, инструменты атаки, которые создатели EnemyBot добавили в его арсенал, ориентированы на следующие RCE-уязвимости:

  • CVE-2022-22954 в VMware Workspace ONE Access и VMware Identity Manager; патчи и PoC-код опубликованы в прошлом месяце;
  • CVE-2022-22947 в шлюзах Spring; устранена как 0-day в марте, в апреле зафиксированы множественные попытки эксплойта;
  • CVE-2022-1388 в софте BIG-IP разработки F5 для контроля сетевого трафика (балансировщики нагрузки, прокси-серверы); патчи вышли в этом месяце, публикация PoC спровоцировала волну атак;
  • обнародованная в феврале лазейка в Adobe ColdFusion 11, которой пока не присвоили CVE-идентификатор;
  • опубликованная в апреле уязвимость в генераторе PHP-кодов Scriptcase 9.7, CVE пока нет;
  • закрытая в апреле возможность инъекции команд в игровом WiFi-роутере Razar Sila, CVE пока нет.

Также в перечне появились две LFI-уязвимости (подключение произвольных файлов на сервере) — в WordPress-плагинах Video-Synchro-PDF и Cab-Fare-Calculator (март 2022, пока не получили CVE).

Новейший вариант EnemyBot состоит из четырех компонентов: Python-модуля для загрузки зависимостей и компиляции в исполняемый файл для различных ОС, основной секции кода бота, средств обфускации и модуля, отвечающего за взаимодействие с центром управления.

Сканер уязвимостей и DDoS-функции бот включает и выключает по команде. Из последних примечательна RSHELL, получив которую, вредонос создает обратный шелл на зараженном устройстве.

Исследователи предупреждают, что высокие темпы освоения новых уязвимостей способны в скором времени превратить EnemyBot в серьезную угрозу. Более того, кто-то расшарил исходники на GitHub, и теперь вооруженный до зубов Linux-бот доступен даже самым неумелым хакерам.

Лучшие LLM ошибаются с ядовитыми грибами в каждом девятом случае

Разработчик Пётр Мигдал проверил, можно ли доверить нейросети самый рискованный этап тихой охоты — определение грибов по фотографии. Короткий ответ: если очень хочется однажды поужинать дважды, то можно. В бенчмарк вошли 1040 фотографий 55 видов грибов, наиболее распространённых в Польше.

Изображения взяли из датасета FungiTastic, созданного на основе Atlas of Danish Fungi. Полная база содержит свыше 600 тыс. снимков с экспертной классификацией, а для части образцов вид подтверждён анализом ДНК.

Модели показывали каждую фотографию и просили назвать пять наиболее вероятных видов на латыни. Дополнительно их не обучали и специальные инструменты не подключали.


Лучше остальных справилась Gemini 3.8 Flash: правильный вид оказался на первом месте в 65% случаев и попал в пятёрку ответов в 85%. Немного отстали Gemini 3.6 Flash с результатами 64% и 85%, а также Gemini 3.7 Flash — 61% и 82%. Внизу таблицы расположились Qwen 3.8 27B, MiniMax-M3 и Qwen 3.8 Flash.


Но высокая точность закончилась там, где начался вопрос безопасности. Gemini 3.8 Flash и Gemini 3.6 Flash примерно в 11% случаев определяли ядовитые грибы как съедобные виды. У GPT-5.6 Sol доля опасных ошибок достигла 24%, у Claude Opus 5 — 29%, а у Qwen 3.8 27B — 36%. То есть последняя модель потенциально отправляла в корзину не тот гриб чаще чем в каждом третьем случае.

Есть важная оговорка: нейросети напрямую не спрашивали, можно ли есть находку. Они определяли вид, а затем исследователь сопоставлял ответы с таблицей съедобности. Некоторые модели и вовсе отказывались давать классификацию.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru