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.

Более трех четвертей россиян не отличают нейросетевой контент от реального

Согласно исследованию агентств Spektr и СКОТЧ, 77% участников не смогли отличить изображения, созданные нейросетями, от реальных фотографий. В опросе приняли участие около 1000 человек. Респондентам в случайном порядке показывали пять изображений, из которых четыре были сгенерированы ИИ, а одно — подлинное.

Результаты исследования приводит РБК. Корректно определить сгенерированные изображения смогли лишь 23% опрошенных.

При этом в более молодых возрастных группах показатели оказались выше. Среди респондентов до 30 лет правильный ответ дали 30%, в группе 31–44 года — 25%.

В числе признаков «настоящего» фото участники называли убедительные детали, реалистичные свет и тени, а также естественную улыбку человека в кадре. Например, изображение с улыбающимся мужчиной чаще других считали реальным участники в возрасте 45–60 лет — 28% из них выбрали именно этот вариант.

Примечательно, что доля тех, кто ошибается при определении ИИ-контента, растёт. Согласно результатам исследования MWS, опубликованным летом 2025 года, правильно распознать сгенерированные изображения смогли более трети респондентов.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru