Исходники BotenaGo попали в паблик, ожидается появление новых IoT-ботнетов

Исходники BotenaGo попали в паблик, ожидается появление новых IoT-ботнетов

Исходники BotenaGo попали в паблик, ожидается появление новых IoT-ботнетов

Как оказалось, исходные коды вредоноса, которого в AT&T Alien Labs нарекли BotenaGo, доступны на GitHub с середины октября. Эксперты опасаются, что публикация повлечет рост числа вариантов Mirai-подобного бота, составляющего угрозу для миллионов роутеров и IoT-устройств.

Объявившийся три месяца назад Linux-зловред вооружен 33 эксплойтами для продуктов различных вендоров — D-Link, Netgear, Linksys, ZTE, ZyXEL. Проникнув в систему, бот работает как бэкдор, выполняя команды, подаваемые через обратный шелл или Telnet.

Анализ слитого кода вредоноса показал, что он уместился в 2891 строку. В Alien Labs полагают, что скромные размеры BotenaGo способны породить новую волну экспериментов в среде вирусописателей, а большое количество используемых эксплойтов делает его еще более привлекательным для потенциальных плагиаторов.

Похожая судьба постигла Mirai. В 2016 году его авторы выложили исходники на хакерском форуме; в итоге итерации мощного IoT-бота периодически всплывают в интернете до сих пор, являя миру новые имена — Satori, Masuta, MatryoshMoobot.

Из-за отсутствия активной связи с C2 конечная цель заражений BotenaGo неясна. Не исключено, что зловред является частью какого-то тулкита или призван развить успех Mirai на уже зараженных устройствах.

Наблюдатели из Alien Labs продолжают фиксировать эксплойт-атаки на сетевые и IoT-устройства, отмечая невысокий уровень детектирования — по состоянию на 26 января BotenaGo распознают 23 из 61 антивируса коллекции VirusTotal.

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