Новый ботнет брутфорсит более 1,5 млн конечных точек по всему миру

Новый ботнет брутфорсит более 1,5 млн конечных точек по всему миру

Новый ботнет брутфорсит более 1,5 млн конечных точек по всему миру

Ландшафт киберугроз дополнился новым ботнетом, атакующим системы Windows, на которых запущено RDP-соединение, открытое в Сеть. Об угрозе рассказал Ренато Мариньо, эксперт из компании Morphus Labs.

По словам Мариньо, ботнет пытается атаковать 1 596 571 конечных точек, и эта цифра будет только расти в ближайшие дни, считает исследователь.

Ботнет получил имя GoldBrute. Алгоритм его работы можно разложить следующим образом:

  1. Ботнет проводит брутфорс-атаку, пытаясь получить доступ к системе Windows через RDP.
  2. Далее загружается ZIP-файл с вредоносным кодом GoldBrute.
  3. Сеть сканируется на наличие новых жертв.
  4. Если находится 80 новых потенциальных целей, вредонос отправляет список IP-адресов на свой командный сервер (C&C).
  5. После получения списка адресов для каждого будет подбираться имя пользователя и пароль.
  6. Бот осуществляет брутфорс-атаку и отправляет результаты обратно на C&C-сервер.

Эксперт предупреждает, что масштабы GoldBrute растут быстрыми темпами.

Напомним, что на днях количество актуальных киберугроз дополнилось еще одной 0-day уязвимостью, которая позволяет атакующему перехватить сессии RDS (Remote Desktop Services, службы удаленного рабочего стола). Этот вектор атаки приводит к получению контроля над целевым устройством.

Подпишитесь на новости

Группа Астра выпустила конструктор ИИ-агентов для работы в закрытом контуре

Собрать ИИ-секретаря или помощника техподдержки из визуальных блоков — такой сценарий предлагает «Группа Астра». Компания вывела на рынок «Астра ИИ Платформу»: low-code-конструктор корпоративных ИИ-приложений. По заявлению разработчика, он позволяет сократить внедрение с месяцев до дней и работать без зависимости от зарубежных облаков.

Решение входит в экосистему «Астра ИИ» и поддерживает локальное развёртывание, включая закрытый контур.

Внутри два конструктора. ML отвечает за обучение и развёртывание моделей машинного обучения, LLM — за языковых ассистентов, поиск по документам и автоматизацию процессов.

Сценарии собираются из блоков, настраиваются и отлаживаются в реальном времени. Если визуальных возможностей мало, можно менять код и добавлять собственные блоки на Python.

Платформа поддерживает базы знаний для RAG: помощник ищет информацию в документах компании. Через внешние инструменты агенты подключаются к CRM, ERP, почте и веб-поиску.

Можно также объединять нескольких агентов и распределять между ними задачи.

Среди сценариев есть аналитика, финансовые задачи, техподдержка и мониторинг рисков. В одном из приведённых компанией примеров модели обрабатывают десять страниц чертежей и спецификаций за пять минут, подготавливая данные для инженерных систем.

По данным разработчика, продукт включён в реестр отечественного ПО и уже доступен заказчикам.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru