Ботнет Moobot наращивает потенциал за счет уязвимых IP-камер Hikvision

Ботнет Moobot наращивает потенциал за счет уязвимых IP-камер Hikvision

Ботнет Moobot наращивает потенциал за счет уязвимых IP-камер Hikvision

Список уязвимостей, используемых для распространения зловредов семейства Moobot, пополнился еще одной позицией — CVE-2021-36260. Проведенный в Fortinet анализ показал, что загружаемые через эксплойт боты по-прежнему способны выполнять команды на проведение DDoS-атак.

Критическая уязвимость CVE-2021-36260 в IP-камерах и видеорегистраторах Hikvision позволяет захватить контроль над устройством и получить доступ к внутренней сети. Эксплойт не требует аутентификации и возможен при наличии доступа к порту 80 или 443.

Обновления прошивок производитель выпустил в сентябре, однако из-за широкого распространения уязвимости патчинг на местах протекает не так быстро, как хотелось бы, и злоумышленники охотно этим пользуются. Столкнувшись с одной из таких атак, аналитики из Fortinet обнаружили, что в результате эксплойта на IoT-устройство был загружен представитель семейства Moobot — DDoS-бот, созданный на основе кода Mirai.

Его скачивает со стороннего сервера специальный загрузчик; основной модуль Moobot прописывается в системе как macHelper. В целях самосохранения зловред модифицирует основные команды — чтобы предотвратить перезапуск зараженного устройства.

 

Подвергнутый анализу образец поддерживал четыре техники флуда: SYN, UDP, ACK и ACK+PUSH. Исследователи также выявили Telegram-канал, в котором операторы Moobot продвигали свои DDoS-услуги.

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