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.

Каждая пятая утечка уже связана с теневым использованием ИИ

Сотрудники всё чаще отправляют рабочие данные в нейросети быстрее, чем службы ИБ успевают понять, что вообще происходит. По данным «Информзащиты», в июле 2026 года уже 20% организаций, столкнувшихся с утечками, хотя бы частично связали инциденты с несанкционированным использованием ИИ. Годом ранее таких случаев было около 12%.

И это не безобидное попросил чат-бота поправить письмо. В публичные ИИ-сервисы загружают договоры, исходный код, внутреннюю переписку, клиентские обращения и техническую документацию.

На веб-интерфейсы нейросетей приходится около 42% подобных инцидентов. Ещё 24% утечек связаны с браузерными расширениями и ИИ-помощниками.

Они получают доступ к вкладкам, истории сессий и cookie, а потом тихо делают то, на что им когда-то нажали «Разрешить». Самостоятельно подключённые API и библиотеки дают ещё 19%, инструменты для программирования — 15%.

Проблема в том, что классические средства защиты часто не видят ничего подозрительного. Домен легитимный, TLS работает, вредоносной сигнатуры нет. Только конфиденциальный документ уже уехал во внешний сервис.

Почти у трети компаний, использующих ИИ, находят хотя бы один API-ключ или секрет в небезопасном месте: конфигурациях, тестовых скриптах, рабочих станциях и Git-репозиториях. Получив такой ключ, атакующий может не только потратить чужой бюджет, но и добраться до подключённых баз данных и RAG-хранилищ.

Дороже всего здесь обходится позднее обнаружение. Инциденты с теневым ИИ в среднем увеличивают ущерб примерно на $670 тыс.

Эксперты советуют начинать не с тотальных запретов, а с инвентаризации сервисов, поиска ключей, контроля расширений и классификации данных. Потому что запретить ChatGPT приказом легко. Гораздо сложнее заметить, что сотрудник уже загрузил туда половину проекта.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru