Путешествующий в облаках Linux-бот обрел DDoS-функциональность

Путешествующий в облаках Linux-бот обрел DDoS-функциональность

Путешествующий в облаках Linux-бот обрел DDoS-функциональность

По данным китайской ИБ-компании Qihoo 360, авторы объявившегося в июле Linux-зловреда с функциональностью червя постоянно его совершенствуют. В настоящее время Abcbot, как его именуют эксперты, умеет обновлять себя, использовать генератор доменов (DGA) для связи с C2, настраивать веб-сервер и проводить DDoS-атаки.

Первоначально вредонос представлял собой простенький сканер для проведения атак на серверы подбором паролей или через эксплойт уязвимостей. Используемые с этой целью шелл-скрипты подробно разобрали в прошлом месяце эксперты Trend Micro.

На тот момент Abcbot выступал в роли угонщика чужих мощностей, взламывая серверы в облаках для добычи криптовалюты. Эти атаки были примечательны тем, что зловред прибивал при этом штатные процессы, связанные с мониторингом и выявлением проблем безопасности, а также сбрасывал пароли к аккаунтам Elastic Cloud.

Анализ новейшей (шестой по счету) версии Abcbot показал, что он по-прежнему собирает и отсылает на С2-сервер информацию о зараженной системе, а также проводит сканирование портов в поисках других уязвимых Linux-машин. Кроме этого, зловред запускает на зараженном устройстве веб-сервер и ожидает команд (порт 26800) на проведение DDoS-атак.

 

Первоначальный вариант реализации DDoS-функциональности в Abcbot был многоступенчатым: бот каждый раз загружал с удаленного сервера исходный код руткита ATK, модифицировал его и перенаправлял полученную команду этому модулю.

В конце прошлого месяца зловред обрел собственный, кастомный компонент для проведения DDoS-атак, который поддерживает следующие техники:

  • tls Attack
  • tcp Attack
  • udp Attack
  • ace Attack
  • hulk Attack
  • httpGet Attack
  • goldenEye Attack
  • slowloris Attack
  • bandwidthDrain Attack

Размеры ботнета, созданного на основе Abcbot, пока невелики. По данным Qihoo 360, в настоящее время он охватывает 260 хостов (IP-адресов).

Лучшие LLM ошибаются с ядовитыми грибами в каждом девятом случае

Разработчик Пётр Мигдал проверил, можно ли доверить нейросети самый рискованный этап тихой охоты — определение грибов по фотографии. Короткий ответ: если очень хочется однажды поужинать дважды, то можно. В бенчмарк вошли 1040 фотографий 55 видов грибов, наиболее распространённых в Польше.

Изображения взяли из датасета FungiTastic, созданного на основе Atlas of Danish Fungi. Полная база содержит свыше 600 тыс. снимков с экспертной классификацией, а для части образцов вид подтверждён анализом ДНК.

Модели показывали каждую фотографию и просили назвать пять наиболее вероятных видов на латыни. Дополнительно их не обучали и специальные инструменты не подключали.


Лучше остальных справилась Gemini 3.8 Flash: правильный вид оказался на первом месте в 65% случаев и попал в пятёрку ответов в 85%. Немного отстали Gemini 3.6 Flash с результатами 64% и 85%, а также Gemini 3.7 Flash — 61% и 82%. Внизу таблицы расположились Qwen 3.8 27B, MiniMax-M3 и Qwen 3.8 Flash.


Но высокая точность закончилась там, где начался вопрос безопасности. Gemini 3.8 Flash и Gemini 3.6 Flash примерно в 11% случаев определяли ядовитые грибы как съедобные виды. У GPT-5.6 Sol доля опасных ошибок достигла 24%, у Claude Opus 5 — 29%, а у Qwen 3.8 27B — 36%. То есть последняя модель потенциально отправляла в корзину не тот гриб чаще чем в каждом третьем случае.

Есть важная оговорка: нейросети напрямую не спрашивали, можно ли есть находку. Они определяли вид, а затем исследователь сопоставлял ответы с таблицей съедобности. Некоторые модели и вовсе отказывались давать классификацию.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru