Ботнет, атаковавший Южную Корею, выводит из строя зомби-машины после их использования

Ботнет, атаковавший Южную Корею, выводит из строя зомби-машины после их использования

На прошлой неделе десятки правительственных сайтов Южной Кореи подверглись DDoS-атакам. Сами по себе нападения, нацеленные на отказ в обслуживании, сегодня уже никого не удивляют, однако каждый раз что-то интересное обнаруживается в 'сопутствующих' материалах; вот и теперь исследовательская лаборатория McAfee, вскрыв бот-клиент, который использовался для направления и координации потоков мусорных запросов, нашла в нем разрушительную начинку.



Эксперт компании Георг Вичерски рассказал о находке в корпоративном блоге еще в понедельник, однако зарубежные СМИ отреагировали лишь несколько дней спустя. Тем не менее, лучше поздно, чем никогда: сообщить об опасном коде важно, поскольку он характеризуется высоким уровнем деструктивности и нацелен на необратимую порчу данных, хранящихся на инфицированном компьютере.


Итак, согласно блог-записи, после установки в систему бот-клиент создает файл noise03.dat, куда записывает отметку о дате / времени заражения, а также количество дней, которое отведено компьютеру. Оператор вредоносной сети может увеличить последний параметр с помощью особых команд, но общая продолжительность "срока дожития" не может превышать 10 дней. Как только время истечет, будет запущен деструктивный функционал:
- первые секторы всех физических жестких дисков перезаписываются нулями (т.е. уничтожается MBR),
- все файлы, хранящиеся на дисках, просматриваются и тоже перезаписываются нулями, если их расширения совпадают с указанными в специальном списке. Список невелик, но содержателен: в него входят популярные форматы документов (doc, docx, docm, xls, xlsx, pdf, eml) и файлов данных для некоторых языков программирования (c, cpp, h, java).
Любопытно, что разработчики бот-клиента предусмотрели даже защиту от перевода системной даты: если установить день, предшествующий моменту инфицирования, то разрушительные процедуры будут запущены немедленно.


Есть у ботнета и другая особенность: он обладает двухуровневой системой контрольных серверов, почти равномерно распределенных по всему миру. Серверы первого уровня указаны в файле конфигурации, который может обновляться оператором вредоносной сети; при обращении к ним инфицированный компьютер получает список серверов второго уровня, от которых уже поступают конкретные инструкции. Секторная диаграмма географического расположения контрольных точек ботнета, построенная аналитиками McAfee, говорит сама за себя.



(изображение из первоисточника blogs.mcafee.com. Щелкните для увеличения...)


При этом бот-клиент похож скорее на троянский загрузчик: он не получает от центра управления прямые команды, а "скачивает" с командных серверов конфигурационные файлы, содержимое которых считывают и приводят в исполнение вторичные компоненты вредоносной программы, работающие независимо от основной службы.


Описанная инфраструктура управления усложняет декомпозицию и обратный анализ инфекции, а также обеспечивает отказоустойчивость: трудно подавить сразу все серверы, если они находятся в не одном десятке стран мира.


McAfee

AppSec.Track научился проверять код, написанный ИИ

AppSec.Track добавил поддержку работы с ИИ и стал первым российским SCA-анализатором, который умеет проверять код прямо в связке с ИИ-ассистентами. Обновление рассчитано в том числе на так называемых «вайб-кодеров» — разработчиков, которые активно используют LLM и ИИ-редакторы для генерации кода.

Новый функционал решает вполне практичную проблему: ИИ всё чаще пишет код сам, но далеко не всегда делает это безопасно.

Модель может «галлюцинировать», предлагать несуществующие пакеты, устаревшие версии библиотек или компоненты с известными уязвимостями. AppSec.Track теперь умеет отлавливать такие ситуации автоматически.

Разработчик может прямо в диалоге с ИИ-ассистентом запросить проверку сгенерированного кода через AppSec.Track. Система проанализирует используемые сторонние компоненты, подсветит потенциальные угрозы и предложит варианты исправления. В основе механизма — протокол MCP (Model Context Protocol), который позволяет безопасно подключать инструменты анализа к LLM.

Как поясняет директор по продукту AppSec.Track Константин Крючков, разработчики всё чаще пишут код «по-новому», а значит, и инструменты анализа должны меняться. Редакторы вроде Cursor или Windsurf уже умеют многое, но им всё равно нужна качественная и актуальная база уязвимостей. Именно её и даёт AppSec.Track, включая учёт внутренних требований безопасности конкретной компании. В итоге даже разработчик без глубокой экспертизы в ИБ может получить более надёжный результат.

Проблема особенно заметна на фоне роста low-coding и vibe-coding подходов. Код создаётся быстрее, а иногда — почти без участия человека, но с точки зрения безопасности в нём могут скрываться неприятные сюрпризы: SQL-инъекции, логические ошибки или небезопасные зависимости. Как отмечает старший управляющий директор AppSec Solutions Антон Башарин, ИИ-ассистенты не заменяют классические практики DevSecOps — особенно когда речь идёт об open source, где информация об угрозах обновляется быстрее, чем обучаются модели.

Новый функционал AppSec.Track ориентирован на профессиональные команды разработки, которые уже внедряют ИИ в свои процессы. Он позволяет сохранить требования Secure by Design и снизить риски даже в условиях активного использования генеративного кода.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru