Linux-боты V3G4 вселяются в IoT с помощью 13 эксплойтов

Linux-боты V3G4 вселяются в IoT с помощью 13 эксплойтов

Linux-боты V3G4 вселяются в IoT с помощью 13 эксплойтов

Специалисты подразделения Unit 42 компании Palo Alto Networks с июля фиксируют атаки нового Mirai-подобного бота. Зловред, которого нарекли V3G4, способен самостоятельно распространяться через брутфорс Telnet и SSH, а также с помощью уязвимостей в IP-камерах и сетевых устройствах, использующих Linux.

На настоящий момент выявлено три V3G4-кампании. В Palo Alto полагают, что во всех случаях действовала одна и та же криминальная группа: на это указывают наличие строки 8xl9 во всех именах вшитых C2-доменов, сходство скриптов-загрузчиков и функций клиентов, общие стоп-лист (список прибиваемых процессов) и ключ в связке дешифраторов XOR.

В арсенале зловреда эксперты суммарно насчитали 13 эксплойтов. Соответствующие уязвимости в IP-камерах, серверах, роутерах позволяют удаленно выполнить любой код — например, CVE-2019-15107 в админ-интерфейсе Webmi или прошлогодняя CVE-2022-26134 в Atlassian Confluence.

 

При запуске вредонос выводит в консоль сообщение xXxSlicexXxxVEGA. После этого проводится проверка на наличие в системе других экземпляров V3G4; при положительном результате клиент бота печатает ту же строку и завершает свой процесс.

 

Боты V3G4 также умеют избавляться от конкурентов; их стоп-лист процессов содержит четыре десятка имен, в том числе Masuta, Mozi и Reaper. Как и большинство наследников Mirai, новый IoT-зловред обладает DDoS-функциональностью, однако из техник ему подвластен только флуд — UDP, SYN, ACK и HTTP.

В МФТИ подобрали работающие альтернативы GPU NVIDIA

Институт искусственного интеллекта МФТИ оценил возможности альтернативных графических процессоров (GPU) от китайских производителей. Параллельно в Физтехе был создан Центр компетенций, основной задачей которого стала помощь бизнесу в построении инфраструктуры для работы с искусственным интеллектом.

Российские компании столкнулись с увеличением сроков поставок, ограничениями на загрузку драйверов и отсутствием официальной поддержки оборудования NVIDIA, графические ускорители которой традиционно используются при построении ИИ-инфраструктуры.

В этих условиях бизнесу приходится пересматривать привычные подходы и искать альтернативные технологические решения.

Институт искусственного интеллекта МФТИ провёл комплексное исследование рынка альтернативных ускорителей, преимущественно китайского производства. В рамках работы специалисты изучали архитектурные особенности оборудования, состояние драйверов, совместимость с популярными фреймворками и поведение ускорителей под нагрузкой при выполнении различных задач — от работы с большими языковыми моделями и системами компьютерного зрения до распределённых вычислений.

По итогам испытаний наилучшие результаты показали видеокарты s4000 от Moore Threads и C500 от MetaX. Они продемонстрировали высокую производительность и стабильную работу во всех ключевых сценариях, включая длительную непрерывную нагрузку. В ряде тестов их производительность оказалась сопоставимой с NVIDIA A100, а в отдельных случаях — даже превосходила её.

«Мы оценивали скорость и воспроизводимость вычислений, устойчивость при росте нагрузки и стабильность поведения моделей на разных типах ускорителей. Эти параметры определяют пригодность систем для длительной эксплуатации. По итогам исследований мы сформировали программно-аппаратные конфигурации, обеспечивающие необходимую производительность языковых моделей на альтернативных платформах. Такой подход формирует предсказуемый жизненный цикл ИИ-решений и позволяет компаниям системно планировать эксплуатацию систем в собственных контурах», — рассказал научный директор Института искусственного интеллекта МФТИ Юрий Визильтер.

В МФТИ пообещали продолжить тестирование новых поколений ускорителей, а также подготовку практических рекомендаций по их использованию для решения типовых задач.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru