Ботнет Mirai вернулся с 11 новыми эксплойтами для атаки предприятий

Ботнет Mirai вернулся с 11 новыми эксплойтами для атаки предприятий

Ботнет Mirai вернулся с 11 новыми эксплойтами для атаки предприятий

Исследователи зафиксировали новый вариант вредоноса Mirai, который теперь задействует 11 новых эксплойтов. Среди целей зловреда наиболее примечательны презентеры WePresent WiPG-1000 и телевизоры LG Supersign.

Впервые зафиксировать активность этой версии Mirai удалось в январе 2019 года. До этого момента ботнет атаковал маршрутизаторы, камеры наблюдения, модемы и контроллеры.

Теперь к этому списку добавились уязвимые презентеры WePresent WiPG-1000 и телевизоры LG Supersign, установленные в корпорациях.

Более того, злоумышленники добавили 11 новых эксплойтов к уже 16 существующим. Таким образом, общее количество эксплойтов достигло 27. Ранее команда Palo Alto Networks обнаружила, что вредоносная составляющая хранится на сервере колумбийской компании.

Согласно заявлению, это сервер «предоставляет системы электронной безопасности, интеграции и мониторинга тревоги».

«Эти новые возможности предоставляют бонету огромное поле для атак. В частности, атаки на корпорации помогают вредоносу усилить свою “огневую мощь“, когда дело доходит до DDoS-атак», — говорят специалисты команды Unit 42, входящей в Palo Alto Networks.

Уязвимость Затронутые устройства
CVE-2018-17173 LG Supersign TV
Инъекция команды в WePresent WiPG-1000 Презентеры WePresent WiPG-1000
RCE-брешь в DLink DCS-930L Сетевые камеры DLink DCS-930L
Ввыполнение команды в DLink diagnostic.php Маршрутизаторы DLink DIR-645, DIR-815
RCE в Zyxel P660HN Роутеры Zyxel P660HN-T
CVE-2016-1555 Netgear WG102, WG103, WN604, WNDAP350, WNDAP360, WNAP320, WNAP210, WNDAP660, WNDAP620
CVE-2017-6077, CVE-2017-6334 Netgear DGN2200 N300 Wireless ADSL2+

 

Среди новых функций Mirai эксперты выделяют:

  • Список нетипичных учетных данных для попыток брутфорса — ранее специалисты не сталкивались с этим набором данных.
  • Новая версия ботнета использует порт 23823 домена epicrustserver[.]cf для взаимодействия с командным сервером (C&C).
  • Новая версия вредоноса теперь может инициировать атаки вида HTTP Flood DDoS.

В сентябре мы писали, что 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.

В России разработали способ удалить свой биометрический след

В ИТ-компании «Криптонит» (входит в «ИКС Холдинг») разработали метод, который позволяет выборочно удалять цифровые образы людей из систем распознавания лиц. Если совсем просто, речь идёт о технологии, которая должна помочь реализовать право человека отозвать согласие на обработку своей биометрии — так, чтобы система действительно перестала его узнавать.

Проблема тут в том, что современные системы распознавания лиц устроены не так прямолинейно, как может показаться.

Даже если сведения о человеке формально удалили из базы, его цифровой образ может всё равно остаться внутри уже обученной модели. То есть на бумаге данные вроде бы стерли, а на практике алгоритм всё ещё способен узнать этого человека.

Именно это и делает тему особенно чувствительной. С биометрией всё сложнее, чем с обычными персональными данными: пароль можно поменять, а лицо — нет. Если такие данные утекают, риски уже совсем другого уровня, потому что украденные цифровые слепки можно использовать для создания поддельных образов и обхода биометрической аутентификации.

 

В «Криптоните» утверждают, что их метод решает задачу не маскировкой и не косметическим удалением, а на уровне внутренней логики самой модели. Проще говоря, алгоритм перестаёт использовать сведения о конкретном человеке и больше не может его распознавать, при этом способность узнавать остальных людей сохраняется.

По словам разработчиков, на тестовых наборах данных технология показала заметное снижение эффективности распознавания именно тех лиц, которые нужно «забыть», — до 88%. При этом общая точность системы, как утверждается, осталась на прежнем уровне.

Практическое применение у такого подхода вполне очевидное. В первую очередь это системы видеонаблюдения с распознаванием лиц, СКУД и корпоративная безопасность. Например, технология может пригодиться для удаления биометрических данных уволенных сотрудников, когда компания обязана прекратить их обработку, но не хочет при этом заново переобучать всю систему с нуля.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru