Ботнет Hinata способен создать DDoS-поток мощностью свыше 3,3 Тбит/с

Ботнет Hinata способен создать DDoS-поток мощностью свыше 3,3 Тбит/с

Ботнет Hinata способен создать DDoS-поток мощностью свыше 3,3 Тбит/с

Новый DDoS-зловред, обнаруженный на ловушках Akamai Technologies, распространяется посредством брутфорса SSH и эксплуатации хорошо известных уязвимостей в сетевых устройствах. Вредонос HinataBot написан на Go и находится в стадии активной разработки.

Строительство нового DDoS-ботнета, по данным экспертов, ведется как минимум с декабря прошлого года. Вначале злоумышленники использовали один из вариантов Mirai, а к середине января создали собственного зловреда.

Из уязвимостей, используемых для внедрения HinataBot, выявлены следующие:

  • CVE-2014-8361 — удаленное исполнение произвольного кода в Realtek SDK;
  • CVE-2017-17215 — RCE в роутерах Huawei HG532;
  • аналогичная проблема серверов Hadoop YARN, не имеющая CVE-идентификатора.

Вредонос способен работать на устройствах с различной архитектурой CPU (arm, mips, i386, amd64) и под разными ОС (OpenBSD, Plan 9, Solaris, Windows, Linux).

Ранние варианты HinataBot умели по команде проводить DDoS-атаки с использованием протоколов HTTP, UDP, TCP и ICMP. Новейшая версия владеет только двумя техниками: HTTP flood и UDP flood.

В ходе тестирования такой образец за 10 секунд отправил 20 430 запросов в рамках HTTP-флуда; размер пакетов при этом составлял от 484 до 589 байт. При воспроизведении UDP-атаки зловред за то же время сгенерировал 6733 мусорных пакетов общим объемом 421 Мбайт.

В результате исследователи пришли к выводу, что 10 тыс. ботов Hinata способны создать UDP-поток, который на пике превысит 3,3 Тбайт/с. Флуд уровня приложений будет скромнее, но тоже внушительный — 27 Гбит/с и более 20,4 млн запросов в секунду (текущий рекорд для флуда прикладного уровня — 71 Mrps). В реальности все будет зависеть от мощности зараженных устройств в составе ботнета, их аппаратных возможностей, пропускной способности каналов и т. п.

Использование Golang позволяет злоумышленникам воспользоваться такими преимуществами, как высокая производительность, многопоточность, кроссплатформенность, сложность бинарного кода (затрудняет реверс-инжиниринг). За последние месяцы в интернете, кроме HinataBot, появилось еще несколько Go-зловредов того же класса, в том числе KmsdBot, Zerobot и GoBruteforcer.

В 2025 году спрос на ИИ-кадры в России возрос на 17%

По данным J’son & Partners Consulting, потребность российской экономики в специалистах в области ИИ в среднем на 5% превышает число предложений на рынке, и в ближайшие годы этот разрыв будет только увеличиваться.

В 2025 году аналитики зафиксировали рост спроса на подобные кадры на 17% — до 199 тыс. вакансий против 170 тыс. в 2024-м. Примечательна также такая цифра: в 2020-2025 годах доля спроса на ИИ-кадры в общем объеме потребности в ИТ-кадрах увеличилась почти в два раза.

Количество ИИ-экспертов в стране сейчас, по оценкам, составляет 100-120 тысяч (+15% в сравнении с 2024 годом). Из них 1-3 тыс. — это ML-инженеры, остальные — специалисты по созданию и интеграции ИИ-решений.

Основная причина разрыва между спросом и предложением — стремительное освоение ИИ-технологий. В России это происходит в рамках Национальной стратегии по развитию ИИ.

Системы образования не успевают приспосабливаться к новшествам: по оценкам, на перестройку учебных программ и процессов в таких случаях требуется от 7 до 10 лет. За это время требования к компетенциям выпускников успеют смениться несколько раз.

Российские вузы, колледжи, школы демонстрируют готовность адаптироваться к изменениям. Руку помощи им в подготовке востребованных кадров протянули крупные представители ИТ-отрасли, а государство при этом взяло на себя роль медиатора, тиражирующего лучшие практики.

 

В комментарии для «Ведомостей» заместитель гендиректора J’son & Partners Consulting Максим Столповский отметил, что на реализацию программ по подготовке аналитиков больших данных государство уже выделило около 15 млрд рублей. Со стороны бизнеса предполагается софинансирование в объеме не менее 6,4 млрд рублей.

Тем не менее, несмотря на запуск большого количества образовательных программ по ИИ, в том числе бесплатных, рост разрыва между спросом и предложением на этом рынке сохранится как минимум еще 2-3 года.

Основным вызовом в подготовке ИИ-кадров является нехватка преподавателей. В настоящее время эта проблема решается за счет дообучения принятых на работу выпускников смежных профессий.

Столповский считает, что эффективнее было бы привлекать к процессу преподавания профессионалов-практиков из частных компаний. Примеры тому в России уже есть; так, команда экспертов, оказывающих учебным заведениям менторскую помощь в рамках проекта VK Education (более 1100 человек, по итогам 2025 года), пополнилась знатоками ИИ.

Компания «Яндекс» в будущем году собирается предложить вузам помощь в обучении сотрудников применению ИИ в преподавании, научной работе, управлении процессом передачи знаний и практических навыков.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru