Исследователи случайно обнаружили, как прибить KmsdBot

Исследователи случайно обнаружили, как прибить KmsdBot

Исследователи случайно обнаружили, как прибить KmsdBot

Тестируя кросс-платформенный бот в лабораторных условиях, эксперты Akamai послали некорректную команду. Получив ее, образец KmsdBot выдал ошибку и перестал отвечать.

О появлении нового ботнета, способного проводить DDoS-атаки и майнить монеро, стало известно в прошлом месяце, после публикации Akamai Security Research. Лежащий в его основе Go-зловред, которому было присвоено кодовое имя KmsdBot, умеет также самостоятельно распространяться, подбирая пароли к SSH.

Продолжая изучать нового вредоноса, исследователи создали установку из двух виртуальных машин. В одной запустили бинарник KmsdBot, другая имитировала командный сервер.

В ходе проверки C2-функциональности связь с «оператором» внезапно прервалась — как выяснилось, из-за одной-единственной команды. Отдавая ее, аналитики допустили синтаксическую ошибку — не поставили пробел между целевым сайтом и портом:

!bigdata www.bitcoin.com443 / 30 3 3 100

Проверка на наличие таких ошибок в KmsdBot отсутствует, поэтому неправильно переданные параметры вызвали сбой программы:

 

У KmsdBot также нет механизма устойчивости, а значит, оператору зловреда в этом случае придется повторно заражать целевую систему и заново налаживать C2-связь.

Наталья Касперская предупредила об утечках данных через зарубежный ИИ

Президент ГК InfoWatch Наталья Касперская на ЦИПР-2026 предупредила компании о рисках использования зарубежных генеративных ИИ-моделей. По её словам, при работе с такими сервисами конфиденциальные данные могут уходить на иностранные серверы, где их могут использовать для дообучения моделей или передать третьим лицам.

Логика простая: компания загружает в ИИ документы, внутренние данные, сведения об инфраструктуре, производственных процессах или клиентах, а дальше уже не всегда понятно, кто это увидит, где это сохранится и как потом всплывёт.

Особенно если речь идёт о зарубежной платформе, работающей вне российской юрисдикции.

Касперская отметила, что при развёртывании ИИ-модели внутри собственной инфраструктуры риски утечек можно снизить, но за это приходится платить функциональностью. Модель становится более закрытой и менее гибкой. А если использовать весь международный опыт и внешние сервисы, появляется другая проблема: конфиденциальная информация может утечь наружу.

По её словам, особенно опасна передача в ИИ данных о российских предприятиях и инфраструктуре. Если на другой стороне есть противник, заинтересованный в ущербе, такие сведения могут стать готовой инструкцией: куда смотреть, что ломать и где больнее нажать.

Касперская также раскритиковала слепое копирование зарубежных решений. По её мнению, мир сейчас фактически подсаживают на бесплатный источник искусственного интеллекта: бизнесу говорят внедрять ИИ, но не всегда объясняют, как именно он работает и какие данные при этом утекают. А потом, когда зависимость станет слишком глубокой, снова придётся заниматься импортозамещением.

Тема особенно актуальна на фоне поручения президента внедрить ИИ во все сферы к 2030 году. Минцифры с конца 2025 года разрабатывает законопроект о регулировании ИИ, где должны появиться понятия суверенной и национальной моделей. Предполагается и обязательная сертификация таких решений во ФСТЭК и ФСБ России.

Но у рынка есть встречный вопрос: построить всё с нуля, без иностранных открытых решений, будет дорого и сложно.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru