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».

Нейросеть как цифровой костыль: учёные предупредили об ослаблении мышления

Активное использование искусственного интеллекта может постепенно ослаблять навыки, которые человек передаёт нейросети. К такому выводу пришли исследователи из университетов Ватерлоо, Торонто и Пердью. Впрочем, отправлять ChatGPT на костёр рано: проблема не в самом ИИ, а в привычке использовать его вместо собственной головы.

Учёные называют этот процесс когнитивной разгрузкой. Человек поручает внешнему инструменту запоминать информацию, искать решения и выстраивать рассуждения.

Результат появляется быстрее, но мозг получает меньше практики. Если так продолжается долго, самостоятельно выполнить знакомую задачу становится сложнее.

Показательный эксперимент провели почти с тысячей школьников, изучавших математику. Во время тренировок обычный помощник на базе GPT-4 улучшил их результаты на 48%.


Однако после отключения нейросети ученики написали проверочную работу на 17% хуже группы, которая занималась без ИИ. Другой вариант ИИ-репетитора работал иначе: не выдавал готовое решение, а подталкивал школьников к самостоятельному ответу. В этом случае заметного ухудшения результатов не обнаружили.


Похожий эффект исследователи наблюдали у врачей, применявших ИИ для поиска аденом во время колоноскопии. После возвращения к работе без алгоритма эффективность специалистов снизилась: показатель выявления образований упал с 28,4 до 22,4%.

Особенно опасной такая зависимость может стать в профессиях, где необходимо самостоятельно принимать сложные решения. Чем больше работы забирает алгоритм, тем реже человек тренирует собственные навыки.


Отказываться от нейросетей авторы не предлагают. Безопаснее использовать их для подсказок, объяснений, обратной связи и проверки собственных выводов.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru