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.

Leek Likho подключила ИИ к атакам на российские организации

Киберпреступная группировка Leek Likho решила, что обычных вредоносных скриптов уже мало, и начала активно подключать ИИ к своим атакам. По данным «Лаборатории Касперского», в 2026 году злоумышленники использовали большие языковые модели для тонкой настройки вредоносных инструментов под конкретные цели — в основном организации из российского госсектора.

Теперь зловреды тоже проходят персонализацию. Исследователи отмечают, что Leek Likho остаётся активной как минимум с 2025 года и постоянно меняет инфраструктуру, методы маскировки и инструменты.

Но сама схема атак остаётся классической: социальная инженерия, многоступенчатая загрузка и использование легитимных сервисов, чтобы не вызывать лишних подозрений.

Главный входной билет — Telegram. Именно через него злоумышленники обычно выходят на жертв. Они рассылают ссылки, которые маскируются под файлообменники или страницы загрузки файлов Telegram. Иногда используют и Dropbox. После перехода жертва скачивает архив с сюрпризом внутри.

В архиве находится LNK-файл с двойным расширением вроде Proekt_prikaza_681_o_pooshchrenii.pdf.lnk. В стандартном интерфейсе Windows он выглядит как обычный PDF-документ — например, приказ о назначении или поощрении. Классика корпоративного жанра: срочно ознакомьтесь.

 

Но после открытия запускается цепочка заражения. Дополнительные вредоносные инструменты маскируются под популярные приложения, например софт для работы с базами данных. Затем данные с устройства собираются и отправляются атакующим через rclone — вполне легитимный инструмент для работы с облачными хранилищами, который хакеры давно полюбили за удобство и низкий уровень подозрений со стороны защиты.

Самое интересное — поведение самих вредоносных скриптов. По данным «Лаборатории Касперского», для каждой цели Leek Likho слегка меняет код, названия файлов и структуру инструментов. Иногда отличаются только номера приказов в названиях документов, иногда — сами сценарии выполнения вредоносных действий. В код могут добавляться бессмысленные операции, которые ничего не делают, кроме одной вещи: мешают детектированию.

Исследователи считают, что именно здесь группировка активно использует ИИ. Большие языковые модели помогают быстро генерировать новые варианты скриптов, менять названия файлов и слегка перестраивать код, чтобы сигнатурная защита и аналитики каждый раз видели чуть-чуть другую атаку.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru