Ботнет TheMoon атакует маршрутизаторы GPON 0-day эксплойтом

Ботнет TheMoon атакует маршрутизаторы GPON 0-day эксплойтом

Ботнет TheMoon атакует маршрутизаторы GPON 0-day эксплойтом

Эксперты Qihoo 360 Netlab пришли к выводу, что стоящие за ботнетом TheMoon операторы теперь активно используют 0-day эксплойт для атак на GPON-маршрутизаторы. Злоумышленники объединяли взломанные устройства в ботнеты, которые потом могли использоваться в любой киберпреступной деятельности.

На данный момент нет технических деталей уязвимостей, используемых киберпреступниками в реальных атаках, специалисты Qihoo 360 Netlab лишь подтвердили, что код эксплойта, который они тестировали, сработал на двух моделях маршрутизаторов GPON.

Компания отказалась предоставить подробности эксплуатации этой бреши, боясь роста количества атак на роутеры. Однако специалисты дали понять, что злоумышленники, управляющие ботнетом TheMoon, теперь успешно используют эксплойт нулевого дня, который позволяет им легко взламывать маршрутизаторы.

Впервые TheMoon был обнаружен в далеком 2014 году, а в прошлом году киберпреступники добавили к его коду по меньшей мере 6 эксплойтов для IoT-устройств.

«Есть в этих атаках интересная особенность — пейлоад, он отличается от всего того, что предлагала эта киберпреступная группа ранее. Выглядит как 0-day эксплойт», — пишут специалисты. — «Мы протестировали этот пейлоад на двух различных маршрутизаторах GPON — он работает».

Ранее мы писали, что более миллиона маршрутизаторов, использующих технологию GPON, уязвимы из-за ошибки, которая помогает обойти аутентификацию. Баг можно проэксплуатировать путем модификации URL-адреса в адресной строке браузера, что позволит получить удаленный доступ к уязвимым устройствам.

Cloud.ru представила фильтр, скрывающий конфиденциальные данные от ИИ

На конференции GoCloud 2026 компания Cloud.ru анонсировала Guardrails Filter — инструмент для более безопасной работы с генеративным ИИ. Его задача довольно понятная: не дать конфиденциальным данным случайно утечь в большую языковую модель.

Схема работы выглядит так: сервис проверяет текст запроса, ищет в нём конфиденциальные данные — например, персональные сведения, банковские реквизиты, API-ключи и другие секреты, — затем маскирует их и только после этого отправляет обезличенный запрос в модель. Когда модель возвращает ответ, система подставляет реальные значения обратно.

Иначе говоря, пользователь получает нормальный результат, но сами чувствительные данные не уходят за пределы корпоративного контура в исходном виде.

Сейчас инструмент рассчитан на работу с моделями из сервиса Cloud.ru Foundation Models. В этой платформе доступно более 20 моделей разных типов, включая text-to-text, audio-to-text и image-text-to-text. При этом Cloud.ru отдельно уточняет, что механизм фильтрации будет доступен и в формате on-premise, то есть для установки на стороне самого заказчика.

Появление такого инструмента хорошо вписывается в общий тренд: компании всё активнее используют генеративный ИИ, но тема утечек данных остаётся одной из главных причин, почему внедрение идёт не так быстро, как хотелось бы. Особенно это чувствительно для отраслей, где много персональной и служебной информации, — например, для здравоохранения, ретейла и госсектора.

Кроме того, Cloud.ru сообщила, что добавила в Foundation Models LLM-модель российской компании HiveTrace с Guardrails-механизмом. По заявлению компании, такая модель должна лучше справляться с рисками вроде промпт-инъекций, утечки системных инструкций и некорректной обработки выходных данных.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru