Самоходный Zerobot расширяет свои IoT-владения с помощью 21 эксплойта

Самоходный Zerobot расширяет свои IoT-владения с помощью 21 эксплойта

Самоходный Zerobot расширяет свои IoT-владения с помощью 21 эксплойта

Специалисты Fortinet обнаружили новый ботнет, состоящий из сетевых и IoT-устройств. Лежащий в его основе Go-зловред, которому было присвоено имя Zerobot, обладает способностью самораспространения и с этой целью использует два десятка эксплойтов.

Злоумышленники активно распространяют Zerobot с середины прошлого месяца. Атаки нацелены в основном на Linux-устройства — роутеры, IP-камеры, файрволы.

Для внедрения зловреда используются несколько уязвимостей, дальнейшее распространение обеспечивает специальный скрипт, загружаемый с C2-сервера с учетом аппаратуры жертвы (модуль сохраняется с именем файла zero — например, zero.arm64). Из поддерживаемых архитектур CPU выявлены i386, amd64, arm, arm64, mips, mips64, mips64le, mipsle, ppc64, ppc64le, riscv64 и s390x.

Эксперты также идентифицировали две версии Zerobot. Одна, с базовыми функциями, раздавалась до 24 ноября, другая — обновленный вариант, с модулем selfRepo для самораспространения на другие устройства через атаки с использованием различных протоколов (TCP, UDP, TLS, HTTP, ICMP) или уязвимостей.

При запуске Zerobot вначале проверяет доступность IP 1.1.1.1, публичного DNS-сервиса Cloudflare. Затем он прописывается в системе с учетом типа используемой ОС. На Windows-устройствах копия сохраняется в папке автозагрузки с именем файла FireWall.exe. В Linux могут быть варианты — каталог %HOME%, /etc/init/ или /lib/systemd/system/.

После этого выполняется настройка AntiKill, чтобы жертва не могла прибить процесс зловреда. Для перехвата пользовательских сигналов этот модуль использует функцию signal.Notify.

По окончании инициализации Zerobot подключается к C2-серверу, используя протокол WebSocket, и отправляет информацию о зараженной системе, а затем ждет ответных команд. Среди последних примечательна enable_scan, запускающая поиск открытых портов для дальнейшего распространения вредоноса через эксплойт или взлом SSH/Telnet.

На настоящий момент в арсенале бота числится 21 эксплойт. Семнадцать из них заточены под известные уязвимости в популярных продуктах — роутерах TOTOLINK, файрволах Zyxel, IP-камерах Hikvision, фреймворке Spring (Spring4Shell) и т. п. 

 

Два эксплойта, именуемых ZERO_xxxxx (с числовым ID), взяты с сайта 0day.today, публикующего такие инструменты в «образовательных» целях.

Исследователи взломали защиту Apple Intelligence через инъекцию промпта

Исследователи рассказали о недавно пропатченной уязвимости в Apple Intelligence, которая позволяла обходить встроенные ограничения и заставлять локальную языковую модель выполнять действия по сценарию атакующего.

Подробности атаки описаны сразу в двух публикациях. По словам авторов исследования, им удалось объединить две техники атаки и через инъекцию промпта добиться выполнения вредоносных инструкций на устройстве.

Как объясняют специалисты, запрос пользователя сначала проходит через входной фильтр, который должен отсекать опасный контент. Если всё выглядит безопасно, запрос отправляется в саму модель, а затем уже готовый ответ проверяет выходной фильтр. Если система замечает что-то подозрительное, вызов API просто завершается с ошибкой.

Чтобы обойти эту схему, исследователи собрали эксплойт из двух частей. Сначала они использовали строку с вредоносным содержимым в перевёрнутом виде и добавляли Unicode-символ RIGHT-TO-LEFT OVERRIDE. За счёт этого на экране текст отображался нормально, а вот в «сыром» виде для фильтров оставался перевёрнутым. Это помогало пройти проверку на входе и выходе.

 

Второй частью цепочки стала техника Neural Exec. По сути, это способ подменить или переопределить исходные инструкции модели так, чтобы она начала следовать уже командам атакующего, а не базовым системным ограничениям.

В итоге первая техника позволяла обмануть фильтры, а вторая — заставляла модель вести себя не так, как задумано. Для проверки исследователи прогнали 100 случайных сценариев, комбинируя системные промпты, вредоносные строки и внешне безобидные тексты, например фрагменты из статей Wikipedia. В этих тестах успешность атаки составила 76%.

О проблеме Apple уведомили ещё в октябре 2025 года. С тех пор компания усилила защитные механизмы, а патчи вошли в состав iOS 26.4 и macOS 26.4.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru