Новый P2P-ботнет атакует роутеры Netgear, D-Link и Huawei

Новый P2P-ботнет атакует роутеры Netgear, D-Link и Huawei

Новый P2P-ботнет атакует роутеры Netgear, D-Link и Huawei

Маршрутизаторы компаний Netgear, D-Link и Huawei стали новой целью для киберпреступников — атакующие используют слабые пароли Telnet для взлома устройств P2P-ботнетом Mozi.

Есть основания полагать, что Mozi каким-то образом связан с вредоносом Gafgyt, поскольку ботнет использует отдельные куски его кода.

За активностью Mozi на протяжении четырёх месяцев наблюдали специалисты компании 360 Netlab. Как выяснили исследователи, основная задача ботнета — осуществлять DDoS-атаки. Mozi задействует DHT (Distributed Hash Table — «распределённая хеш-таблица»), которая обычно используется торрент-клиентами и другими P2P-платформами.

Таким образом, операторам удаётся быстрее установить сеть ботнета без необходимости использовать серверы, а также эффективнее прятать вредоносную составляющую среди нормального DHT-трафика.

«В этом случае детектировать пейлоад просто невозможно без должного знания ситуации», — подчёркивает команда 360 Netlab.

Mozi пытается обеспечить целостность и безопасность своих компонентов и P2P-сети при помощи алгоритмов ECDSA384 и XOR.

Как было отмечено выше, ботнет использует эксплойты для известных уязвимостей и слабые учётные данные. Список атакуемых устройств выглядит так:

Затронутое устройство Уязвимость
Eir D1000 Router
Eir D1000 Wireless Router RCI
Vacron NVR Vacron NVR RCE
Девайсы, использующие Realtek SDK CVE-2014-8361
Netgear R7000 and R6400 Netgear cig-bin (инъекция команды)
DGN1000 Netgear роутеры Netgear setup.cgi (удалённое выполнение кода без аутентификации)
MVPower DVR JAWS Webserver (выполнение команд без аутентификации)
Huawei Router HG532 CVE-2017-17215
Устройства D-Link HNAP SoapAction-Header (выполнение команды)
GPON Routers CVE-2018-10561, CVE-2018-10562
Устройства D-Link UPnP SOAP TelnetD (выполнение команды)
CCTV DVR CCTV/DVR (удалённое выполнение кода)

Leek Likho подключила ИИ к атакам на российские организации

Киберпреступная группировка Leek Likho решила, что обычных вредоносных скриптов уже мало, и начала активно подключать ИИ к своим атакам. По данным «Лаборатории Касперского», в 2026 году злоумышленники использовали большие языковые модели для тонкой настройки вредоносных инструментов под конкретные цели — в основном организации из российского госсектора.

Теперь зловреды тоже проходят персонализацию. Исследователи отмечают, что Leek Likho остаётся активной как минимум с 2025 года и постоянно меняет инфраструктуру, методы маскировки и инструменты.

Но сама схема атак остаётся классической: социальная инженерия, многоступенчатая загрузка и использование легитимных сервисов, чтобы не вызывать лишних подозрений.

Главный входной билет — Telegram. Именно через него злоумышленники обычно выходят на жертв. Они рассылают ссылки, которые маскируются под файлообменники или страницы загрузки файлов Telegram. Иногда используют и Dropbox. После перехода жертва скачивает архив с сюрпризом внутри.

В архиве находится LNK-файл с двойным расширением вроде Proekt_prikaza_681_o_pooshchrenii.pdf.lnk. В стандартном интерфейсе Windows он выглядит как обычный PDF-документ — например, приказ о назначении или поощрении. Классика корпоративного жанра: срочно ознакомьтесь.

 

Но после открытия запускается цепочка заражения. Дополнительные вредоносные инструменты маскируются под популярные приложения, например софт для работы с базами данных. Затем данные с устройства собираются и отправляются атакующим через rclone — вполне легитимный инструмент для работы с облачными хранилищами, который хакеры давно полюбили за удобство и низкий уровень подозрений со стороны защиты.

Самое интересное — поведение самих вредоносных скриптов. По данным «Лаборатории Касперского», для каждой цели Leek Likho слегка меняет код, названия файлов и структуру инструментов. Иногда отличаются только номера приказов в названиях документов, иногда — сами сценарии выполнения вредоносных действий. В код могут добавляться бессмысленные операции, которые ничего не делают, кроме одной вещи: мешают детектированию.

Исследователи считают, что именно здесь группировка активно использует ИИ. Большие языковые модели помогают быстро генерировать новые варианты скриптов, менять названия файлов и слегка перестраивать код, чтобы сигнатурная защита и аналитики каждый раз видели чуть-чуть другую атаку.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru