Ботоводы проводят DDoS-атаки по всему миру, пристреливая новую IoT-сеть

Ботоводы проводят DDoS-атаки по всему миру, пристреливая новую IoT-сеть

Ботоводы проводят DDoS-атаки по всему миру, пристреливая новую IoT-сеть

С конца 2024 года эксперты Trend Micro фиксируют DDoS-атаки с нового ботнета, построенного на роутерах и IP-камерах. Злоумышленники выбирают мишенями предприятия разного профиля и проводят атаки во многих регионах, в том числе в России.

Анализ показал, что лежащий в основе ботнета зловред является наследником Mirai и Bashlite, он же Lizkebab и Gafgyt. Для его внедрения в сетевые и IoT-устройства используются RCE-уязвимости и слабость парольной защиты.

При запуске вредонос задает правила для iptables:

  • разрешить подачу запросов на TCP-соединение из локальной сети;
  • запретить подачу запросов на TCP-соединение из интернета (не исключено, что для предотвращения заражения другими DDoS-ботами);
  • разрешить прием пакетов на установленных TCP-соединениях;
  • разрешить коммуникации с C2-сервером.

Новоявленный бот поддерживает несколько техник DDoS типа flood: TCP SYN, TCP ACK, UDP-флуд, TCP STOMP (для обхода защиты) и GRE-флуд (большое количество запросов с подменой IP источника либо поток UDP-пакетов по туннелю IP-over-Ethernet).

Во избежание перезапуска зараженного устройства при росте нагрузки бот деактивирует сторожевой таймер. Он также умеет по команде обеспечивать проксирование трафика (Socks) для нужд теневого сервиса.

Мониторинг C2-соединений в ходе одного из инцидентов выявил IP-адреса 348 источников мусорного потока. Как удалось установить, в основном это были беспроводные роутеры (80%), по большей части TP-Link и Zyxel.

Примерно 12% зараженных устройств представляли собой IP-камеры Hikvision. Больше половины генераторов вредоносного трафика (57%) были расположены в Индии, 17% — в Южной Африке.

Наибольшее количество атакованных целей (IP-адресов) зафиксировано в США (17%), Бахрейне (10%) и Польше (9%), чуть менее — в Испании (7%), Израиле и России (по 6%). Примечательно, что, кроме привычных UDP и SYN, в Японии часто применяется STOMP flood, в остальных странах — GRE-атаки.

Больше прочих от DDoS страдают ИТ-сфера и телеком, в Японии — также транспортные компании. Ущерб от новобранца пока невелик: атаки вызвали временную потерю связи у нескольких мишеней.

Потребление китайских LLM в России выросло более чем в 11 раз

Российские компании резко нарастили использование китайских больших языковых моделей. По данным MWS Cloud, за первое полугодие 2026 года бизнес израсходовал более 400 млрд токенов — в 11,3 раза больше, чем за весь 2025-й, когда показатель составлял 39,1 млрд.

Безоговорочным лидером осталось семейство Qwen. В 2025 году на него приходилось 20 млрд токенов и 51,1% потребления, а за первые шесть месяцев 2026-го — уже 261,1 млрд и 59,1%.

Второе место сохранила GLM: 91,2 млрд токенов и 20,7%. А вот DeepSeek, занимавшая годом ранее третью строчку, уступила её Kimi. Модели этого семейства набрали 81,4 млрд токенов и 18,4%. Китайская нейросетевая гонка идёт настолько бодро, что вчерашний фаворит сегодня уже ищет себя за пределами пьедестала.

Статистика основана на данных платформ MWS GPT Model Hub и MWS GPT. Их основными клиентами выступают крупные компании. Бизнес использует LLM для работы чат-ботов, персонализации рекламы, подготовки рассылок и описаний товаров, а также анализа отзывов и обращений клиентов. В общем, нейросетям поручают всё, что нужно делать круглосуточно, быстро и желательно без жалоб на понедельник.

По оценке MWS Cloud, весь российский рынок LLM в 2026 году вырастет на 35%, до 19,6 млрд рублей. Облачный сегмент, включающий доступ к моделям по SaaS и API, приблизится к 1,5 млрд рублей.

На фоне спроса MWS Cloud расширила каталог Model Hub почти вдвое — до 17 моделей. В него вошли GLM 5.2, Kimi K2.6, Qwen3.6, Gemma 4, GPT OSS, а также средства распознавания и синтеза речи и реранкеры для поисковых систем и RAG-конвейеров. Доступ предоставляется через единый OpenAI-совместимый API.

Судя по объёму токенов, российский бизнес уже не экспериментирует с китайскими LLM. Он кормит ими рабочие процессы — и аппетит растёт быстрее, чем успевает обновляться каталог моделей.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru