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.

VK Tech научила ИИ-агентов помнить всё важное и не начинать работу с нуля

VK Tech добавила в платформу VK AI Space многоуровневую память для ИИ-агентов. Теперь они смогут сохранять контекст, переиспользовать готовые материалы и учитывать прошлые правки сотрудников. В компании рассчитывают, что это сократит долю повторно решаемых задач на 40–50%.

Память разделена на четыре слоя. Сессионная хранит ход текущего диалога и активные задачи.

Пользовательская запоминает профиль и предпочтения сотрудника. Проектная собирает материалы, решения и правила конкретного проекта. Наконец, собственная память агента фиксирует его рабочий опыт: какие подходы дали результат и что затем исправил человек.

В итоге агент превращается из цифровой рыбки с памятью на три секунды в полноценного участника команды. Например, при подготовке тендера он может сформировать ответы на основе корпоративной базы знаний.

Сотрудник внесёт правки, а система сохранит их вместе с исходными данными. В следующем тендере команде уже не придётся заново искать документы и согласовывать те же формулировки.

Тот же принцип работает при расследовании инцидентов, подготовке проектных отчётов и запуске продуктов. Агент сможет найти похожий случай, вспомнить принятое решение и учесть аргументы, которые к нему привели.

При этом новая функция не выдаёт ИИ универсальный пропуск ко всем корпоративным данным. Агент получает доступ только к информации, которую вправе видеть работающий с ним сотрудник. Пользователь может проверить содержимое памяти и удалить лишнее.

Данные хранятся внутри контура компании и не передаются внешним сервисам. В VK Tech считают, что такой подход позволит превратить опыт отдельных специалистов в общий актив: знания не исчезают вместе с закрытым диалогом, а накапливаются и переходят от одной задачи к другой.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru