Миллионам роутеров и IP-камер угрожает бот, вооруженный 30+ эксплойтами

Миллионам роутеров и IP-камер угрожает бот, вооруженный 30+ эксплойтами

Миллионам роутеров и IP-камер угрожает бот, вооруженный 30+ эксплойтами

Исследователи из Alien Labs компании AT&T выявили новую вредоносную программу, нацеленную на сетевые и IoT-устройства. Linux-зловред с кодовым именем BotenaGo ищет потенциально уязвимые мишени и пытается применить эксплойты, коих у него более трех десятков.

На момент анализа написанные на Go боты, по словам экспертов, плохо детектились антивирусами. По состоянию на 14 ноября их распознают половина защитных решений из коллекции VirusTotal (29/60), некоторые — с вердиктом Mirai, но DDoS-функциональности у новобранца не обнаружено.

После запуска BotenaGo включает счетчик заражений, чтобы информировать оператора об успехах.

 

После этого вредонос ищет папку dlrs для загрузки своих шелл-скриптов. Если эта папка не найдена, он прекращает свою работу. В противном случае происходит вызов функции scannerInitExploits, отвечающей за подготовку площади атаки — сопоставление эксплойтов с сигнатурами целевых систем.

 

Сама атака происходит следующим образом: BotenaGo отправляет простой запрос GET, ищет в ответе знакомую строку (сигнатуру) и, обнаружив совпадение, пускает в ход эксплойт.

Список уязвимостей, используемых зловредом (только те, что имеют CVE-идентификатор), в разделении по производителям устройств:

Поиск по Shodan строки Server: Boa/0.93.15, которая для бота является сигналом к атаке, показал около 2 млн потенциально уязвимых устройств. Результаты по строке Basic realm=\"Broadband Router\, на которую вредонос реагирует эксплойтом CVE-2020-10173 для Comtrend VR-3033, оказались скромнее, но тоже впечатляющими — 250 тыс. потенциальных мишеней.

Команды BotenaGo получает двумя способами: прослушивает порты 31412 и 19412 (на последнем получает IP-адрес цели) или использует терминал системы. Так, при работе зловреда локально в виртуальной машине оператор может подавать команды через Telnet.

После успешного эксплойта бот по идее должен продолжать атаку, используя присланную ссылку. Однако определить его дальнейшие действия не удалось: к моменту анализа вся полезная нагрузка уже была удалена с сервера BotenaGo.

Из-за отсутствия активной связи зловреда с C2-сервером исследователям осталось только гадать о причинах его появления в интернете. По мнению Alien Labs, варианты могут быть такими:

  1. BotenaGo является частью тулкита; в этом случае должен существовать другой модуль, передающий ему IP-адреса целей или обновляющий такую информацию на C2. 
  2. Ссылки на полезную нагрузку говорят о связи с Mirai; не исключено, что BotenaGo — новый инструмент, который операторы Mirai задействуют лишь на определенных устройствах в составе ботнета, отдавая команды вручную. 
  3. BotenaGo проходит бета-тестирование, и его код случайно слили в Сеть.

Как бы то ни было, зловред с таким богатым арсеналом составляет большую угрозу для многочисленных устройств, прошивки которых редко обновляются. Эксперты предупреждают, что число эксплойтов, которыми оперирует BotenaGo, может со временем возрасти.

Заметим, для Mirai-подобных ботнетов и аналогов использование большого количества эксплойтов для наращивания потенциала — не редкость. Достаточно вспомнить Satori, Hakai, Mozi и совсем недавний Gitpaste-12.

38% крупных компаний делают свой ИИ, но защищать его умеют единицы

Российский бизнес всё активнее развивает собственные ИИ-сервисы, однако с их безопасностью дела обстоят заметно хуже. К такому выводу пришли эксперты К2 Кибербезопасность и «Лаборатории Касперского», опросившие специалистов более чем из 200 крупных компаний из сфер ИТ, финансов, телекоммуникаций, торговли, строительства и фармацевтики.

Исследование показало, что 38% крупных организаций уже имеют собственные команды, разрабатывающие ИИ-решения для внутренних процессов.

При этом в 75% случаев такие проекты полностью или частично не соответствуют практикам MLSecOps — подходу, который отвечает за безопасность систем искусственного интеллекта на всех этапах их жизненного цикла.

В целом компании не делают ставку на какой-то один инструмент. Более половины респондентов (59%) одновременно используют несколько типов ИИ-сервисов: отечественные и зарубежные решения, собственные разработки и продукты, созданные на заказ.

Наиболее востребованными остаются российские ИИ-сервисы — их используют 75% компаний. Зарубежные решения применяют 60% участников исследования. Такой расклад аналитики связывают с требованиями законодательства и политикой импортозамещения.

Однако внедрять ИИ бизнес научился быстрее, чем обеспечивать его безопасность. По данным исследования, лишь 18% компаний могут говорить о наличии управляемых процессов защиты собственных ИИ-разработок. Зрелые практики MLSecOps внедрены всего у 7% организаций.

Особенно тревожно выглядит другая цифра: в 60% случаев безопасность ИИ-проектов обеспечивают исключительно разработчики, без участия специалистов по информационной безопасности. Это увеличивает риск ошибок, утечек данных и появления новых уязвимостей.

Эксперты отмечают, что рынок MLSecOps пока только формируется, а многие компании ещё не понимают, как правильно защищать собственные ИИ-системы. При этом искусственный интеллект всё чаще становится частью критически важных бизнес-процессов, а значит цена ошибок будет только расти.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru