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.

Потребление китайских LLM в России выросло более чем в 11 раз

Российские компании резко нарастили использование китайских больших языковых моделей. По данным MWS Cloud, за первое полугодие 2026 года бизнес израсходовал более 400 млрд токенов — в 11,3 раза больше, чем за весь 2025-й, когда показатель составлял 39,1 млрд.

Безоговорочным лидером осталось семейство Qwen. В 2025 году на него приходилось 20 млрд токенов и 51,1% потребления, а за первые шесть месяцев 2026-го — уже 261,1 млрд и 59,1%.

Второе место сохранила GLM: 91,2 млрд токенов и 20,7%. А вот DeepSeek, занимавшая годом ранее третью строчку, уступила её Kimi. Модели этого семейства набрали 81,4 млрд токенов и 18,4%. Китайская нейросетевая гонка идёт настолько бодро, что вчерашний фаворит сегодня уже ищет себя за пределами пьедестала.

Статистика основана на данных платформ MWS GPT Model Hub и MWS GPT. Их основными клиентами выступают крупные компании. Бизнес использует LLM для работы чат-ботов, персонализации рекламы, подготовки рассылок и описаний товаров, а также анализа отзывов и обращений клиентов. В общем, нейросетям поручают всё, что нужно делать круглосуточно, быстро и желательно без жалоб на понедельник.

По оценке MWS Cloud, весь российский рынок LLM в 2026 году вырастет на 35%, до 19,6 млрд рублей. Облачный сегмент, включающий доступ к моделям по SaaS и API, приблизится к 1,5 млрд рублей.

На фоне спроса MWS Cloud расширила каталог Model Hub почти вдвое — до 17 моделей. В него вошли GLM 5.2, Kimi K2.6, Qwen3.6, Gemma 4, GPT OSS, а также средства распознавания и синтеза речи и реранкеры для поисковых систем и RAG-конвейеров. Доступ предоставляется через единый OpenAI-совместимый API.

Судя по объёму токенов, российский бизнес уже не экспериментирует с китайскими LLM. Он кормит ими рабочие процессы — и аппетит растёт быстрее, чем успевает обновляться каталог моделей.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru