Завершен скандальный исследовательский проект в Интернете

Завершен скандальный исследовательский проект в Интернете

Эксперт в области информационной безопасности, пожелавший остаться неизвестным, предоставил на суд общественности результаты одного из наиболее скандальных и противоречивых исследовательских проектов в истории глобальной сети. Исследователь сообщает, что ему удалось сформировать «ботнет» из 420 000 незащищенных устройств и использовать его ресурсы для создания карты Интернета.

В отчете под названием «Internet Census 2012» автор рассказывает, что амбициозная мысль возникла у него во время экспериментов со скриптовым движком Nmap Scripting Engine. Этот инструмент позволил обнаружить в сети большое количество незащищенных устройств IPv4, для доступа к которым достаточно было указать имя пользователя и пароль, заданный по умолчанию (типа «admin/admin» или «root/root»).

«Мне пришло в голову, что указанные устройства можно использовать для создания масштабного ботнета, и теперь мне не придется до конца жизни строить предположения о жизнеспособности этой идеи, – сообщает организатор исследования. – Я мог управлять сотнями тысяч устройств одним нажатием на кнопку мыши, осуществлять сканирование портов и создавать карту Интернета с использованием методик, которые ранее не применялись никем», передает soft.mail.ru.

Универсальным «ключом» к глобальной сети стало небольшое приложение на языке C, размером около 60 килобайт. Этот файл использовался для сканирования внешних IP-адресов сетевых устройств и попыток подключения к ним по протоколу telnet с указанием «заводских» логина и пароля. «Червь» также был наделен способностью к автоматическому копированию на скомпрометированные устройства.

420 000 уязвимых устройств, обнаруженных за короткий период времени, были включены в состав ботнета Carna. Причем речь идет лишь об оборудовании, располагающем достаточным количеством ресурсов для записи исполняемого файла. Если принимать во внимание менее мощные устройства, эту цифру можно свободно умножать на четыре. Большинство уязвимых систем оказались домашними роутерами или ТВ-приставками, однако, в списке также можно обнаружить оборудование от Cisco и Juniper, системы на базе архитектуры x86, промышленные системы контроля и системы безопасности, отвечающие за управление физическим доступом.

«В то время, когда все говорят о высококачественных эксплойтах и современном оружии для войн в киберпространстве, простая комбинация из четырех логинов и паролей, установленных по умолчанию, позволяет получить доступ к сотням тысяч потребительских, а также к десяткам тысяч промышленных устройств по всему миру» – заявляет автор проекта.

За последующие несколько месяцев хакерская сеть успешно просканировала все адресное пространство IPv4, а результаты сканирования (внушительная база данных весом более 9 терабайт) были выложены автором в открытый доступ. В базе можно найти исчерпывающую информацию об отправленных запросах и полученных откликов, количестве реально используемых адресов IPv4, миллионы записей Traceroute и другую информацию, которая может представлять интерес для специалистов

Исследователь подчеркивает, что его действия не причинили обитателям глобальной сети никакого ущерба. Код запускался на удаленной системе с минимальным приоритетом и практически не оказывал влияния на работу устройства. Более того, ботнет-клиент комплектовался текстовым файлом с описанием целей проекта и адресом электронной почты, по которому «жертвы», обнаружившие вредоносное приложение, могли связаться с автором.

38% крупных компаний делают свой ИИ, но защищать его умеют единицы

Российский бизнес всё активнее развивает собственные ИИ-сервисы, однако с их безопасностью дела обстоят заметно хуже. К такому выводу пришли эксперты К2 Кибербезопасность и «Лаборатории Касперского», опросившие специалистов более чем из 200 крупных компаний из сфер ИТ, финансов, телекоммуникаций, торговли, строительства и фармацевтики.

Исследование показало, что 38% крупных организаций уже имеют собственные команды, разрабатывающие ИИ-решения для внутренних процессов.

При этом в 75% случаев такие проекты полностью или частично не соответствуют практикам MLSecOps — подходу, который отвечает за безопасность систем искусственного интеллекта на всех этапах их жизненного цикла.

В целом компании не делают ставку на какой-то один инструмент. Более половины респондентов (59%) одновременно используют несколько типов ИИ-сервисов: отечественные и зарубежные решения, собственные разработки и продукты, созданные на заказ.

Наиболее востребованными остаются российские ИИ-сервисы — их используют 75% компаний. Зарубежные решения применяют 60% участников исследования. Такой расклад аналитики связывают с требованиями законодательства и политикой импортозамещения.

Однако внедрять ИИ бизнес научился быстрее, чем обеспечивать его безопасность. По данным исследования, лишь 18% компаний могут говорить о наличии управляемых процессов защиты собственных ИИ-разработок. Зрелые практики MLSecOps внедрены всего у 7% организаций.

Особенно тревожно выглядит другая цифра: в 60% случаев безопасность ИИ-проектов обеспечивают исключительно разработчики, без участия специалистов по информационной безопасности. Это увеличивает риск ошибок, утечек данных и появления новых уязвимостей.

Эксперты отмечают, что рынок MLSecOps пока только формируется, а многие компании ещё не понимают, как правильно защищать собственные ИИ-системы. При этом искусственный интеллект всё чаще становится частью критически важных бизнес-процессов, а значит цена ошибок будет только расти.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru