Linux-боты V3G4 вселяются в IoT с помощью 13 эксплойтов

Linux-боты V3G4 вселяются в IoT с помощью 13 эксплойтов

Linux-боты V3G4 вселяются в IoT с помощью 13 эксплойтов

Специалисты подразделения Unit 42 компании Palo Alto Networks с июля фиксируют атаки нового Mirai-подобного бота. Зловред, которого нарекли V3G4, способен самостоятельно распространяться через брутфорс Telnet и SSH, а также с помощью уязвимостей в IP-камерах и сетевых устройствах, использующих Linux.

На настоящий момент выявлено три V3G4-кампании. В Palo Alto полагают, что во всех случаях действовала одна и та же криминальная группа: на это указывают наличие строки 8xl9 во всех именах вшитых C2-доменов, сходство скриптов-загрузчиков и функций клиентов, общие стоп-лист (список прибиваемых процессов) и ключ в связке дешифраторов XOR.

В арсенале зловреда эксперты суммарно насчитали 13 эксплойтов. Соответствующие уязвимости в IP-камерах, серверах, роутерах позволяют удаленно выполнить любой код — например, CVE-2019-15107 в админ-интерфейсе Webmi или прошлогодняя CVE-2022-26134 в Atlassian Confluence.

 

При запуске вредонос выводит в консоль сообщение xXxSlicexXxxVEGA. После этого проводится проверка на наличие в системе других экземпляров V3G4; при положительном результате клиент бота печатает ту же строку и завершает свой процесс.

 

Боты V3G4 также умеют избавляться от конкурентов; их стоп-лист процессов содержит четыре десятка имен, в том числе Masuta, Mozi и Reaper. Как и большинство наследников Mirai, новый IoT-зловред обладает DDoS-функциональностью, однако из техник ему подвластен только флуд — UDP, SYN, ACK и HTTP.

Более трех четвертей россиян не отличают нейросетевой контент от реального

Согласно исследованию агентств Spektr и СКОТЧ, 77% участников не смогли отличить изображения, созданные нейросетями, от реальных фотографий. В опросе приняли участие около 1000 человек. Респондентам в случайном порядке показывали пять изображений, из которых четыре были сгенерированы ИИ, а одно — подлинное.

Результаты исследования приводит РБК. Корректно определить сгенерированные изображения смогли лишь 23% опрошенных.

При этом в более молодых возрастных группах показатели оказались выше. Среди респондентов до 30 лет правильный ответ дали 30%, в группе 31–44 года — 25%.

В числе признаков «настоящего» фото участники называли убедительные детали, реалистичные свет и тени, а также естественную улыбку человека в кадре. Например, изображение с улыбающимся мужчиной чаще других считали реальным участники в возрасте 45–60 лет — 28% из них выбрали именно этот вариант.

Примечательно, что доля тех, кто ошибается при определении ИИ-контента, растёт. Согласно результатам исследования MWS, опубликованным летом 2025 года, правильно распознать сгенерированные изображения смогли более трети респондентов.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru