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.

ФСТЭК России определилась со списком угроз для ИИ-систем

В банке данных угроз (БДУ), созданном ФСТЭК России, появился раздел о проблемах, специфичных для ИИ. Риски в отношении ИБ, связанные с качеством софта, ML-моделей и наборов обучающих данных, здесь не рассматриваются.

Угрозы нарушения конфиденциальности, целостности или доступности информации, обрабатываемой с помощью ИИ, разделены на две группы — реализуемые на этапе разработки / обучения и в ходе эксплуатации таких систем.

В инфраструктуре разработчика ИИ-систем оценки на предмет безопасности информации требуют следующие объекты:

 

Объекты, подлежащие проверке на безопасность в инфраструктуре оператора ИИ-системы:

 

Дополнительно и разработчикам, и операторам следует учитывать возможность утечки конфиденциальной информации, а также кражи, отказа либо нарушения функционирования ML-моделей.

Среди векторов возможных атак упомянуты эксплойт уязвимостей в шаблонах для ИИ, модификация промптов и конфигурации агентов, исчерпание лимита на обращения к ИИ-системе с целью вызвать отказ в обслуживании (DoS).

В комментарии для «Ведомостей» первый замдиректора ФСТЭК Виталий Лютиков пояснил, что составленный ими перечень угроз для ИИ ляжет в основу разрабатываемого стандарта по безопасной разработке ИИ-систем, который планировалась вынести на обсуждение до конца этого года.

Представленная в новом разделе БДУ детализация также поможет полагающимся на ИИ госструктурам и субъектам КИИ данных скорректировать процессы моделирования угроз к моменту вступления в силу приказа ФТЭК об усилении защиты данных в ГИС (№117, заработает с марта 2026 года).

Ужесточение требований регулятора в отношении безопасности вызвано ростом числа атак, в том числе на ИИ. В этих условиях важно учитывать не только возможности ИИ-технологий, но и сопряженные с ними риски.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru