Миллионы компьютеров готовы стать «зомби» из-за торрентов

Миллионы компьютеров готовы стать «зомби» из-за торрентов

Исследователи обнаружили в пиринговых протоколах уязвимость, позволяющую злоумышленникам проводить распределенные атаки типа «отказ в обслуживании» (Distributed Denial of Service — DDoS), используя компьютеры пользователей торрентов с запущенным торрент-клиентом.

Аналогичная уязвимость также была обнаружена в клиенте BitTorrent Sync.

Речь, в частности, идет о протоколах Micro Transport Protocol (uTP), Distributed Hash Table (DHT) и Message Stream Encryption (MSE). Все они упомянуты в работе, опубликованной британскими и германскими исследователями на сайте организации USENIX, передает cnews.ru.

Суть уязвимости

Суть уязвимости заключается в том, что упомянутые пиринговые протоколы не содержат механизмов защиты от IP-спуфинга — вида хакерских атак, когда IP-адрес атакующего заменяется на IP-адрес жертвы. Это позволяет злоумышленникам использовать миллионы ПК пользователей популярных торрент-клиентов в качестве усилителей DDoS-атаки.

Механизм атаки

Используя уязвимость, злоумышленник (Attacker на приведенной ниже схеме) отправляет в торрент-клиент на ПК пользователей (Amplifiers) запрос на инициализацию пирингового соединения. Однако в сообщении IP-адрес инициализатора заменен на IP-адрес компьютера, на который необходимо совершить атаку.

Торрент-клиенты, получая запрос, пытаются установить соединение, но уже с компьютером жертвы (Victim), так как именно его IP-адрес был указан в сообщении в качестве источника. Клиенты устроены таким образом, что они отправляют большее количество данных в ответном сообщении.

 

Когда торрент-клиент не дожидается ответа с целевого IP-адреса, он еще несколько раз отправляет запрос перед тем, как полностью прекратить попытку соединения. Все это позволяет хакеру увеличить поступающий на атакуемый узел объем трафика, хотя сам он такой же объем трафика не отправляет, а отсылает лишь один начальный пакет для инициализации всего процесса. Более того, такая атака позволяет злоумышленнику эффективно скрывать свое местоположение, так как DDoS-трафик исходит от усилителей или так называемых «отражателей».

Результаты программ

Исследователи провели эксперимент с различными торрент-клиентами, чтобы увидеть их эффективность. В результате они показали разный Bandwidth Amplification Factor (BAF) — коэффициент увеличения трафика. Наибольший продемонстрировало приложение BitTorrent Sync — оно увеличило трафик в 129 раз.

На втором месте — торрент-клиент Vuze, продемонстрировавший BAF в размере 54,3. Далее следуют официальные клиенты BitTorrent и uTorrent — 39,6. Наименее эффективными для злоумышленников оказались программы Transmission и LibTorrent (BAF равен 4 и 5,2 соответственно).

Усиления трафика

В 2013 г. компания CloudFlare зафиксировала DDoS-атаку с объемом трафика 300 Гбит/с. Она была признана самой разрушительной в истории. Затем, в 2014 г., был поставлен новый рекорд — атака с трафиком 400 Гбит/с. Обе этих атаки были проведены по тому же принципу — трафик не шел непосредственно от атакующего, а шел с отражателей.

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