IoT-ботнеты Mirai и Gafgyt нацелились на корпоративный сектор

IoT-ботнеты Mirai и Gafgyt нацелились на корпоративный сектор

IoT-ботнеты Mirai и Gafgyt нацелились на корпоративный сектор

Два самых известных и распространенных IoT-ботнета — Mirai и Gafgyt — продолжают «размножаться». Были обнаружены новые варианты этих вредоносов, нацеленные на корпоративный сектор. Основная опасность этих киберугроз заключается в хорошо организованных и достаточно мощных DDoS-атаках.

Причина такой распространенности этих двух зловредов кроется в слитом исходном коде, который стал доступен общественности несколько лет назад. Начинающие киберпреступники сразу же начали изобретать свои злонамеренные программы на его основе.

В большинстве случае, ввиду некомпетентности злоумышленников, клоны Mirai и Gafgyt не представляли собой каких-то серьезных проектов и не несли существенных изменений в своих возможностях.

Однако последние варианты ботнетов продемонстрировали тенденцию к заражению корпоративных устройств. В отчете Unit 42, команды Palo Alto Networks, говорится, что новые образцы Mirai и Gafgyt добавили в свой арсенал ряд новых эксплойтов, которые используют старые уязвимости.

Mirai теперь атакует системы, на которых запущен непропатченный Apache Struts (именно так в прошлом году взломали бюро кредитных историй Equifax). Патч для бреши CVE-2017-5638 существует уже больше года, но, естественно, не все обновили своим установки.

Всего у Mirai на данный момент 16 эксплойтов, большинство из которых предназначены для компрометации устройств вроде маршрутизаторов, сетевых видеорегистраторов и различных камер.

Gafgyt (также известен как Baslite) также атакует бизнес-оборудование, ориентируясь на недавно обнаруженную уязвимость CVE-2018-9866. Этот критический недостаток безопасности затрагивает неподдерживаемые версии системы Global Management System (GMS) от SonicWall. Исследователи Unit 42 зафиксировали новые образцы 5 августа, то есть менее чем через неделю после публикации модуля Metasploit для этой уязвимости.

Пораженные Gafgyt устройства могут сканировать другое оборудование на наличие различного рода проблем безопасности, а также атаковать их известными эксплойтами. Еще один вид атаки, который может совершать данный вредонос — Blacknurse, представляет собой ICMP-атаку, которая сильно влияет на загрузку ЦП, что приводит к отказу в обслуживании.

Эксперты также обнаружили, что эти два новых варианта ботнетов были размещены на одном домене. Это доказывает, что за ними стоит один и тот же киберпреступник или их группа.

В конец прошлого месяца мы сообщали, что количество кибератак на на IoT за три месяца увеличились более чем в 2 раза. Такие данные приводятся в отчете Global Threat Index за июль 2018 года.

А уже в этом месяце правоохранители раскрыли личность, стоящую за одним из самых известных приемников Mirai — Satori. Оказалось, что за ботнетом стоит аутист, киберпреступнику в настоящее время предъявлены обвинения.

AppSec.Track научился проверять код, написанный ИИ

AppSec.Track добавил поддержку работы с ИИ и стал первым российским SCA-анализатором, который умеет проверять код прямо в связке с ИИ-ассистентами. Обновление рассчитано в том числе на так называемых «вайб-кодеров» — разработчиков, которые активно используют LLM и ИИ-редакторы для генерации кода.

Новый функционал решает вполне практичную проблему: ИИ всё чаще пишет код сам, но далеко не всегда делает это безопасно.

Модель может «галлюцинировать», предлагать несуществующие пакеты, устаревшие версии библиотек или компоненты с известными уязвимостями. AppSec.Track теперь умеет отлавливать такие ситуации автоматически.

Разработчик может прямо в диалоге с ИИ-ассистентом запросить проверку сгенерированного кода через AppSec.Track. Система проанализирует используемые сторонние компоненты, подсветит потенциальные угрозы и предложит варианты исправления. В основе механизма — протокол MCP (Model Context Protocol), который позволяет безопасно подключать инструменты анализа к LLM.

Как поясняет директор по продукту AppSec.Track Константин Крючков, разработчики всё чаще пишут код «по-новому», а значит, и инструменты анализа должны меняться. Редакторы вроде Cursor или Windsurf уже умеют многое, но им всё равно нужна качественная и актуальная база уязвимостей. Именно её и даёт AppSec.Track, включая учёт внутренних требований безопасности конкретной компании. В итоге даже разработчик без глубокой экспертизы в ИБ может получить более надёжный результат.

Проблема особенно заметна на фоне роста low-coding и vibe-coding подходов. Код создаётся быстрее, а иногда — почти без участия человека, но с точки зрения безопасности в нём могут скрываться неприятные сюрпризы: SQL-инъекции, логические ошибки или небезопасные зависимости. Как отмечает старший управляющий директор AppSec Solutions Антон Башарин, ИИ-ассистенты не заменяют классические практики DevSecOps — особенно когда речь идёт об open source, где информация об угрозах обновляется быстрее, чем обучаются модели.

Новый функционал AppSec.Track ориентирован на профессиональные команды разработки, которые уже внедряют ИИ в свои процессы. Он позволяет сохранить требования Secure by Design и снизить риски даже в условиях активного использования генеративного кода.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru