Новый тип DDoS-атаки использует старую уязвимость протокола UPnP

Новый тип DDoS-атаки использует старую уязвимость протокола UPnP

Новый тип DDoS-атаки использует старую уязвимость протокола UPnP

Недавно открытая форма DDoS-атаки использует известную уязвимость безопасности в универсальном сетевом протоколе Universal Plug and Play (UPnP), позволяющую злоумышленникам обходить общие методы обнаружения. Атаки запускаются из нестандартных портов источников, что затрудняет определение их происхождения и использование черных списков портов для защиты от будущих атак.

Новая форма DDoS-атаки была раскрыта и детализирована исследователями компании Imperva, которые утверждают, что она дважды использовалась неизвестными злоумышленниками.

Протокол UPnP обычно используется для обнаружения IoT-устройств, которые используют его для поиска друг друга и общения по сети. Протокол по-прежнему используется, несмотря на известные проблемы, связанные с небезопасными настройками по-умолчанию, отсутствием проверки подлинности и уязвимостями, связанными с удаленным выполнением произвольного кода, специфичным для UPnP, что делает уязвимыми устройства для атаки.

Примеры проблем с протоколом впервые обнаружены в 2001 года, но простота его использования означает, что он по-прежнему широко востребован. Исследователи Imperva утверждают, что раскрытие информации о том, как  сделать DDoS-атаки более сложными, может сделать проблему весьма распространенной.

Хотя большинство атак приходилось со стандартного SSDP-порта (1900), около 12 процентов нагрузки приходилось на случайные порты источника. Специалисты также обнаружили метод атаки, где источники могут быть скрыты используя UPnP.

На текущий момент, исследователи нашли около 1.3 миллионов потенциально уязвимых устройств с помощью поискового сервиса Shodan.

Исследователи отмечают, что существует относительно простой способ защиты систем от этого и других эксплойтов UNPnP: просто заблокируйте удаленный доступ к устройству.

 

Подпишитесь на новости

ИИ используют 83% команд разработки, но до рабочих систем доходят лишь 24%

Нейросети в разработке уже почти повсюду, а вот их результаты в рабочих системах — заметно реже. Сгласно опросу SimpleOne, ИИ используют 83% команд, однако только 24% внедряют полученное в действующие системы.

Полные результаты компания опубликовала на своём сайте. В 41% случаев с ИИ экспериментируют отдельные сотрудники по собственной инициативе, ещё 18% команд проводят пилоты.

Начать пользоваться технологией в ближайшие полгода планируют 8%.


Чаще всего нейросетям поручают написание кода и конфигураций — этот вариант выбрали 60% респондентов. Аналитику и подготовку техзаданий отметили 49%, документацию — 44%.

Тестирование и код-ревью пока набрали 26%, разбор багов — 28%. При этом именно тесты и анализ ошибок участники охотнее всего готовы передать ИИ-агентам: 61% и 54% соответственно. Желающих делегировать поиск собственных промахов хватает.


Главный тормоз — безопасность: утечек кода и данных опасаются 68% опрошенных. Стоимость лицензий и токенов беспокоит 58%, качество результата — 48%.

Нехватку компетенций назвали лишь 8%, отсутствие поддержки руководства — 5%. Начальство, получается, мешает реже, чем счёт за инструменты и перспектива отправить исходники не туда.

Ускорения минимум в полтора раза ожидают 48% участников. Это именно ожидания, а не замеренная производительность. Ещё 31% затруднились оценить эффект.

Опрос прошёл в октябре 2026 года среди 90 специалистов, преимущественно из крупных компаний: 71% работали в организациях со штатом более тысячи человек.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru