CatDDoS собирает сетевые устройства в ботнет, используя 80 эксплойтов

CatDDoS собирает сетевые устройства в ботнет, используя 80 эксплойтов

CatDDoS собирает сетевые устройства в ботнет, используя 80 эксплойтов

Утечка исходников бота CatDDoS, он же Aterna, спровоцировала появление множества клонов. За последние три месяца аналитики насчитали свыше 80 эксплойтов, используемых для внедрения зловредов с интенсивностью до 300 атак и более в сутки.

Троян, которого в QiAnXin именуют CatDDoS, впервые объявился в Сети в августе 2023 года. Он создан на основе кода Mirai и заточен под проведение DDoS-атак типа flood (UDP, TCP и проч.); свои коммуникации с C2-сервером вредонос шифрует, используя ChaCha20.

Для распространения DDoS-ботов используются различные уязвимости в сетевых устройствах — в основном роутерах (D-Link, Linksys, NETGEAR, TOTOLINK, TP-Link, ZTE, Zyxel и др.) и серверах (Apache, Hadoop, FreePBX, GitLab, Jenkins, Seagate, SonicWall).

К октябрю прошлого года исследователи из NSFOCUS обнаружили, что созданный на основе CatDDoS ботнет разросся до глобальных масштабов. Наибольшее количество заражений было выявлено в Китае и США.

 

В декабре ботоводы в своем телеграм-канале объявили о закрытии сервиса (по всей видимости, они проводили DDoS-атаки на заказ или сдавали свою сеть в аренду). Исходные коды трояна вначале пытались продать в том же Telegram, но в итоге слили в паблик.

В результате все желающие начали плодить модификации. По свидетельству китайских экспертов, все эти самопальные варианты CatDDoS носят разные имена, но мало чем отличаются друг от друга.

Атаки, нацеленные на их распространение, зафиксированы в США, Франции, Германии, Бразилии и Китае. Список мишеней включает облачных и телеком-провайдеров, НИИ, госорганы, учебные заведения, строительные предприятия. Примечательно, что новоявленные клоны зачастую атакуют уже зараженные устройства и C2-серверы конкурентов.

Подпишитесь на новости

В НГУ создали платформу для проверки качества данных, на которых обучают ИИ

В Новосибирском государственном университете разработали «Каппу» — платформу для управления данными, на которых обучают ИИ. Она должна помочь разобраться, кто подготовил датасет, что в нём меняли и откуда взялась ошибка. Потому что кормить модель мусором, а потом удивляться её ответам — довольно странно.

О разработке и возможности подключения других вузов сообщил сам НГУ. Университетам предлагают бесплатную облачную версию на серверах НГУ либо платную установку в собственной инфраструктуре.

«Каппа» поддерживает разметку и проверку данных, фиксирует версии наборов и авторство изменений. Исправление ошибки сохраняется в новой версии, чтобы при следующем обучении не наступать на те же грабли.

Платформа также позволяет проверять разные модели на подготовленных датасетах. При обучении фиксируются версия данных и параметры, после — результаты тестирования на эталонных наборах. Во время эксплуатации телеметрия помогает отслеживать ошибки и замечать отклонения.

Локальная установка рассчитана в том числе на случаи, когда конфиденциальные данные нельзя выносить за пределы организации.

В репозитории разработчиков среди задач проекта указаны контроль обучения, отслеживание авторства разметки и соблюдения стандартов. Здесь ставка на прослеживаемость: прежде чем требовать от ИИ безупречных ответов, полезно выяснить, чему именно его учили.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru