Системы Mitel для совместной работы способны усилить DDoS в 4 млрд раз

Системы Mitel для совместной работы способны усилить DDoS в 4 млрд раз

Системы Mitel для совместной работы способны усилить DDoS в 4 млрд раз

Дидосеры нашли нового посредника для атак с отражением и усилением трафика — службу tp240dvr, облегчающую тестирование и отладку систем MiCollab и MiVoice Business Express производства Mitel Networks. Как оказалось, скромный вредоносный запрос в этом случае позволяет создать DDoS-поток с коэффициентом усиления почти 4,3 млрд к 1.

Решения MiCollab и MiVoice Business Express, ориентированные на малый и средний бизнес, предоставляют пользователям платформу для совместной работы. Системы при этом работают как шлюзы, обеспечивая офисным АТС выход в интернет.

Для изучения новой DDoS-угрозы, которой было присвоено имя TP240PhoneHome, исследователи, операторы сетей и вендоры ИБ-решений создали рабочую группу, в которую в числе прочих вошли эксперты Akamai, NETSCOUT, Cloudflare , НКО Shadowserver Foundation и Team Cymru. По результатам расследования был составлен отчет, который опубликовали все названные участники.

Как выяснилось, возможность злоупотребления функциональностью систем Mitel возникла из-за некорректного развертывания: пользователи оставляют внешний доступ к службе tp240dvr (TP-240 driver), которая к тому же принимает команды без аутентификации.

Проблеме был присвоен идентификатор CVE-2022-26143; степень ее опасности оценили как критическую (в 9,4 балла по шкале CVSS). Эксплойт в данном случае позволяет получить доступ к информации и сервисам ограниченного пользования, затормозить работу платформы и даже вызвать состояние отказа в обслуживании (DoS) — что и делают дидосеры, заставляя MiCollab и MiVoice работать на себя (генерировать мусорные потоки).

Использование протокола UDP позволяет автору атаки подменить IP-адрес источника запроса, указав мишень по своему выбору. При этом единственный вредоносный запрос (с командой) к tp240dvr может вернуть 2 147 483 647 ответов о статусе, каждый по два мелких пакета.

Тестирование TP240PhoneHome в лабораторных условиях показало, что размер пакетов в отклике можно увеличить до 1184 байт оптимизацией содержимого запроса. Исследователям также удалось получить ответный поток свыше 400 млн пакетов в секунду (Mpps).

Примечательно, что в отличие от других UDP-атак с отражением / усилением новый вектор позволяет проводить продолжительные DDoS — до 14 часов, и подпитывать этот поток повторной подачей вредоносного запроса не нужно.

В Mitel создали скрипт для MiCollab (PDF) и MiVoice Business Express (PDF), который отключает используемую дидосерами функциональность. Канадский производитель также предлагает ряд дополнительных мер защиты, рекомендуя поместить уязвимую систему за NAT или файрвол и создать правила для блокировки входящего трафика на порту UDP/10074 — хотя при этом отвалятся и легитимные запросы.

Эксперты, со своей стороны, отметили, что атаки TP240PhoneHome можно с успехом отражать, используя обычные средства защиты от DDoS — анализаторы трафика, списки контроля доступа (ACL), специальные фильтры, а также механизмы проверки подлинности источников запросов во входящем и исходящем трафике (антиспуфинг).

К счастью, tp240dvr обрабатывает команды в едином потоке, поэтому сервис можно использовать лишь для проведения одной атаки за раз (на одну мишень). Еще один минус для дидосера: такие сетевые устройства маломощны и в одиночку не способны вывести из строя мощный современный роутер или забить канал, рассчитанный на потоки в 100 Гбит/с.

Собрать из MiCollab и MiVoice большую армию для проведения мощных DDoS-атак тоже не получится: проведенное исследование показало, что в интернете присутствуют лишь 2600 пригодных для абьюза установок.

Все полученные данные указывают на то, что дидосеры взяли в оборот TP240PhoneHome в середине февраля, хотя резкий рост трафика, ассоциируемого с уязвимым сервисом (UDP-порт 10074), наблюдался также 8 января и 7 февраля. Мишенями являются представители многих вертикалей, в том числе поставщики широкополосного интернет-доступа, финансовые институты, логистические компании, игровые платформы.

Мощность DDoS с TP240-усилением пока не превышает 53 Mpps и 23 Гбит/с. Размеры мусорных пакетов в среднем составляют 60 байт, продолжительность атак — около 5 минут. Порт-источник — всегда UDP/10074, порт-адресат — по выбору автора атаки, но чаще всего UDP/80 и UDP/443. Фрагментации пакетов не наблюдается.

Positive Technologies научила ИИ замечать подозрительные сценарии в коде

Positive Technologies сообщила о разработке нейросети MOLOT, предназначенной для поиска вредоносного кода в проектах на Python, JavaScript и TypeScript. Технология уже используется в составе анализатора исходного кода PT Application Inspector версии 6.0.

В отличие от традиционных инструментов статического анализа, которые ищут опасные конструкции по заранее заданным правилам, новая модель анализирует последовательность действий, выполняемых программой.

Нейросеть оценивает не отдельные фрагменты кода, а их совокупность и пытается определить, формируют ли они подозрительный сценарий.

Проблема, которую пытаются решить разработчики, связана с так называемым намеренно внедрённым вредоносным кодом. В отличие от обычных уязвимостей, такой код не содержит ошибок, которые можно эксплуатировать извне. Он работает как легитимная часть приложения и использует те же права доступа, что и остальная программа.

 

По словам специалистов, именно поэтому многие подобные закладки остаются незамеченными при стандартных проверках безопасности.

Отдельные действия вредоносного кода сами по себе обычно не вызывают подозрений. Чтение файла, обращение к сети, шифрование данных или запуск процесса встречаются в тысячах обычных приложений. Однако если программа, например, считывает логины и пароли, кодирует их и затем отправляет на внешний сервер, такая последовательность уже может указывать на вредоносную активность.

 

Для анализа MOLOT строит цепочку действий программы — обращений к файлам, сетевых запросов, запуска процессов, использования криптографических функций и других операций. Затем эта последовательность передаётся в нейросеть, которая обучена отличать типичные сценарии работы приложений от поведения, характерного для вредоносного кода.

В компании утверждают, что тестирование проводилось на вредоносных пакетах из репозиториев PyPI и npm. По словам разработчиков, в ряде тестов модель показала более высокую точность по сравнению с существующими аналогами с открытым исходным кодом.

Одной из особенностей системы стала возможность объяснять свои выводы. Помимо самого вердикта нейросеть показывает строки кода, которые повлияли на решение. Это позволяет специалисту быстро перейти к подозрительному фрагменту и самостоятельно проверить результаты анализа.

Интерес к подобным инструментам растёт на фоне увеличения числа атак через цепочки поставок ПО, вредоносные пакеты в публичных репозиториях и распространения ИИ-инструментов для генерации программного кода.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru