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).

Более трех четвертей россиян не отличают нейросетевой контент от реального

Согласно исследованию агентств Spektr и СКОТЧ, 77% участников не смогли отличить изображения, созданные нейросетями, от реальных фотографий. В опросе приняли участие около 1000 человек. Респондентам в случайном порядке показывали пять изображений, из которых четыре были сгенерированы ИИ, а одно — подлинное.

Результаты исследования приводит РБК. Корректно определить сгенерированные изображения смогли лишь 23% опрошенных.

При этом в более молодых возрастных группах показатели оказались выше. Среди респондентов до 30 лет правильный ответ дали 30%, в группе 31–44 года — 25%.

В числе признаков «настоящего» фото участники называли убедительные детали, реалистичные свет и тени, а также естественную улыбку человека в кадре. Например, изображение с улыбающимся мужчиной чаще других считали реальным участники в возрасте 45–60 лет — 28% из них выбрали именно этот вариант.

Примечательно, что доля тех, кто ошибается при определении ИИ-контента, растёт. Согласно результатам исследования MWS, опубликованным летом 2025 года, правильно распознать сгенерированные изображения смогли более трети респондентов.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru