Ботнет ZHtrap создает ханипоты, чтобы облегчить себе поиск новых жертв

Ботнет ZHtrap создает ханипоты, чтобы облегчить себе поиск новых жертв

Ботнет ZHtrap создает ханипоты, чтобы облегчить себе поиск новых жертв

Обнаружен ботнет, умеющий превращать зараженные IP-камеры и роутеры в ловушки для поиска новых объектов, пригодных для дальнейшего распространения инфекции. Лежащий в его основе зловред, которого в Qihoo 360 нарекли ZHtrap, загружается на устройства с помощью эксплойта или путем подбора пароля для доступа к службе Telnet.

Проведенный в Qihoo 360 анализ показал, что новоявленный бот заимствует часть кода Mirai и способен атаковать устройства на микропроцессорах с различной архитектурой — x86, ARM, MIPS и проч. Он также умеет избавляться от конкурентов, принудительно завершая процессы, не включенные в его белый список.

Командная инфраструктура ботнета размещена в анонимной сети Tor. Доступ к C2-серверу осуществляется через сеть прокси, которые ZHtrap отыскивает, обращаясь к записям в DNS — почти так же, как это делает недавно обнаруженный IoT-бот Matryosh.

 

Основными задачами зловреда являются проведение DDoS-атак и поиск новых уязвимых устройств, которые он отыскивает, генерируя произвольные IP-адреса или используя информацию, собранную с помощью ловушки (ханипота). Он также может выполнять функции бэкдора, позволяя операторам загружать и запускать дополнительные вредоносные модули.

Для создания ханипота в сканер вредоноса встраивается модуль, обеспечивающий прослушку на 23 заданных портах и сбор IP-адресов устройств, пытающихся к ним подключиться. Список этих потенциально уязвимых или скомпрометированных устройств ZHtrap берет на вооружение, пытаясь провести атаку через Telnet (если порт открыт) или применяя эксплойт.

 

Подбирая пароль к Telnet, зловред оперирует вшитым списком популярных паролей. Из уязвимостей он использует давно известные возможности удаленного внедрения команд в SDK Realtek (CVE-2014-8361), цифровых видеорегистраторах производства MVPower, роутерах DGN1000 и DGN2000 от Netgear, а также RCE-баг, выявленный в 2016 году в IP-камерах 70 вендоров.

Подпишитесь на новости

Orion soft предложил посчитать пользу от ИИ через платформу StarScale AI

Orion soft анонсировал StarScale AI — платформу, которая должна показать, сколько компания тратит на искусственный интеллект и что получает взамен. Потому что внедрение нейросети звучит эффектно ровно до вопроса финансового директора: а окупается это всё когда?

Как объясняет разработчик, решение объединяет сведения об ИИ-инструментах, моделях и сценариях использования. Расходы и эффект можно рассматривать по компании, подразделениям, командам и отдельным пользователям.

Платформа собирает данные о запросах, потреблении токенов и инфраструктурных затратах, связывает их с конкретными сотрудниками и проектами. Задача — выяснить, какие инструменты действительно востребованы, а какие просто красиво числятся в отчёте о цифровизации.

Помимо расходов, заявлена оценка результата: например, сэкономленного рабочего времени и его денежного эквивалента. На этой основе бизнесу предлагают решать, какие ИИ-проекты развивать, какие оптимизировать, а какие пора закрывать.

По сценарной оценке Orion soft, крупный российский бизнес в 2026 году может потребить 912,5 трлн токенов примерно на 237 млрд рублей. Это расчёт возможного потребления, а не уже выставленный рынку счёт.

Главная задача продукта — ответить на вопрос: нейросеть помогает зарабатывать и экономить или просто уверенно превращает бюджет в токены? Для корпоративного ИИ это разговор куда полезнее очередного соревнования по числу запущенных ассистентов.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru