В состав ботнета Mirai входят порядка 120 000 IoT-устройств

В состав ботнета Mirai входят порядка 120 000 IoT-устройств

В состав ботнета Mirai входят порядка 120 000 IoT-устройств

В минувшие выходные автор трояна Mirai, известный под псевдонимом Anna-senpai, опубликовал исходные коды своего детища в открытом доступе, на портале Hack Forums. Исходные коды уже были перезалиты исследователями на GitHub (1 и 2).

По сути, Mirai работает просто: он сканирует интернет в поисках уязвимых для брутфорса и взлома IoT-устройств, доступных через telnet. Малварь поражает преимущественно камеры наблюдения, DVR и роутеры, а затем продолжает размножаться, подобно червю.

От DDoS-атак, осуществленных этим ботнетом недавно пострадал журналист Брайан Кребс и крупнейший в Европе хостинг-провайдер OVH. Пиковая мощность атак достигала 620 Гбит/с и более 1 Тб/с. Чтобы добиться таких результатов злоумышленники использовали UDP-, DNS- и HTTP-флуд, а также пакеты GRE (Generic Routing Encapsulation), что эксперты признали весьма необычным, пишет xakep.ru.

Теперь специалисты MalwareTech изучили работу трояна и связанного с ним ботнета и представили отчет в своем блоге. Для исследования эксперты подняли 500 серверов-ловушек, эмулирующих уязвимые IoT-девайсы, и собрали с них статистику. По их словам, оценки других специалистов были верны. Так, ранее представители OVH писали, что атаковавший их серверы ботнет насчитывает 145 607 камер и способен генерировать атаки мощностью до 1,5 Тб/с, используя tcp/ack, tcp/ack+psh и tcp/syn.

Выводы специалистов MalwareTech в целом совпадают с этими наблюдениями. Так, за двенадцатичасовой период исследователи зафиксировали порядка 72 000 уникальных IP-адресов, и 4000 новых IP появлялись каждый час. Из этого аналитики сделали вывод, что размеры ботнета весьма скромны – всего порядка 120 000 устройств в сутки. И хотя другие источники уверяют, что ботнет гораздо крупнее и называют цифры 1-1,5 млн ботов, с этим не согласны ни исследователи MalwareTech, ни специалисты компании Akamai.

«Mirai, который практически все игнорировали ранее, в силу простоты telnet-атак, на прошлой неделе стал едва ли не главным предметом обсуждения в СМИ по всему миру, а правоохранительные органы начали расследования, при поддержке множества международных компаний», — пишут исследователи. — «Весьма вероятно, что теперь мощные DDoS-атаки станут более распространенной практикой, так как хакеры будут находить все больше и уязвимых IoT-устройств или начнут заражать устройства, защищенные NAT. Производителям определенно пора прекратить выпускать устройства с глобальными паролями по умолчанию и переключиться на выпуск устройств со случайно сгенерированными паролями, указывая их на нижней части корпуса».

Умным агентам строят цифровые клетки: в России рождается новый рынок ИБ

Крупные российские компании разрабатывают системы контроля автономных ИИ-агентов. Спрос на такие решения растёт вслед за способностями нейросетей: вчера они сочиняли письма, а сегодня уже запускают код, открывают файлы и самостоятельно ходят по корпоративным системам. Оставлять такого сотрудника без присмотра становится опасно.

Основой нового направления стала инфраструктура harness — программная обвязка вокруг языковой модели, сообщают «Известия».

Она подключает память, данные и внешние инструменты, определяет доступные агенту действия и решает, когда нужно остановиться и позвать человека.

Собственные harness-решения создают Яндекс, MWS AI, «Сбер» и другие компании. Они разрабатывают маршрутизацию запросов между моделями, контроль расхода вычислительных ресурсов, мониторинг операций и защитные барьеры.

В Т1 сообщили, что за год число запросов бизнеса на механизмы контроля ИИ-агентов выросло примерно втрое. Около 80% обращений связаны с доступом к корпоративным данным, предотвращением утечек и обязательным подтверждением критических решений человеком.

Наиболее активно такими системами интересуются банки, промышленность, государственные организации и ретейл. По оценке ГК «Солар», российский рынок продуктов для защиты ИИ уже в 2026 году может достичь 1-2 млрд рублей, а вместе с услугами — 4 млрд. К концу десятилетия другие эксперты допускают рост сегмента до 3-8 млрд рублей.

Отдельный риск заключается в том, что языковая модель не всегда способна отличить данные от инструкции. Вредоносная команда, спрятанная в письме или документе, может заставить агента выполнить опасное действие. Поэтому контроль должен работать за пределами самой LLM: проверять запросы, ответы и обращения к инструментам.

Представители ФСТЭК России считают, что угрозы передачи конфиденциальной информации в сторонние ИИ-сервисы уже покрываются действующими требованиями. Минцифры продолжает работу над регулированием отрасли.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru