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.

Подпишитесь на новости

В НГУ создали платформу для проверки качества данных, на которых обучают ИИ

В Новосибирском государственном университете разработали «Каппу» — платформу для управления данными, на которых обучают ИИ. Она должна помочь разобраться, кто подготовил датасет, что в нём меняли и откуда взялась ошибка. Потому что кормить модель мусором, а потом удивляться её ответам — довольно странно.

О разработке и возможности подключения других вузов сообщил сам НГУ. Университетам предлагают бесплатную облачную версию на серверах НГУ либо платную установку в собственной инфраструктуре.

«Каппа» поддерживает разметку и проверку данных, фиксирует версии наборов и авторство изменений. Исправление ошибки сохраняется в новой версии, чтобы при следующем обучении не наступать на те же грабли.

Платформа также позволяет проверять разные модели на подготовленных датасетах. При обучении фиксируются версия данных и параметры, после — результаты тестирования на эталонных наборах. Во время эксплуатации телеметрия помогает отслеживать ошибки и замечать отклонения.

Локальная установка рассчитана в том числе на случаи, когда конфиденциальные данные нельзя выносить за пределы организации.

В репозитории разработчиков среди задач проекта указаны контроль обучения, отслеживание авторства разметки и соблюдения стандартов. Здесь ставка на прослеживаемость: прежде чем требовать от ИИ безупречных ответов, полезно выяснить, чему именно его учили.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru