Ботнет Bigpanzi заразил бэкдором 170 тысяч приставок на Android TV

Ботнет Bigpanzi заразил бэкдором 170 тысяч приставок на Android TV

Ботнет Bigpanzi заразил бэкдором 170 тысяч приставок на Android TV

Киберпреступная группировка, управляющая ботнетом Bigpanzi, неплохо зарабатывает, заражая мультимедийные приставки на Android TV и eCos по всему миру. Группа действует как минимум с 2015 года.

Как отметили исследователи из Qianxin Xlabs, злоумышленники ежедневно управляют более чем 170 000 активных ботов. А с августа экспертам удалось зафиксировать 1,3 миллиона уникальных IP-адресов, связанных с ботнетом.

Bigpanzi использует обновления прошивки и пробэкдоренные приложения, которые пользователя обманом заставляют установит на устройство. Примеры такого софта с вредоносной нагрузкой есть в отчёте исследователей:

 

Киберпреступники получают прибыль, предоставляя скомпрометированные девайсы в качестве нод для нелегальных стриминговых платформ и прокси-сетей. Кроме того, взломанные девайсы успешно используются и в DDoS-атаках.

 

Bigpanzi задействует два основных инструмента — «pandoraspear» и «pcdn». Первый выступает в качестве бэкдора и перехватывает настройки DNS, он же устанавливает связь с командным центром, получает и выполняет команды.

Pandoraspear — достаточно сложный вредонос, располагающий интересными функциональными возможностями: модифицированная оболочка UPX, динамическая линковка, компиляция OLLVM и механизмы антиотладки.

А вот Pcdn используется для создания P2P-сети и включает возможности проведения DDoS-атак.

AM LiveПодписывайтесь на канал "AM Live" в Telegram, чтобы первыми узнавать о главных событиях и предстоящих мероприятиях по информационной безопасности.

ChatGPT ошибается с адресами сайтов — фишеры не дремлют

Если вы когда-нибудь просили чат-бота типа ChatGPT помочь с ссылкой на сайт банка или личного кабинета крупной компании — возможно, вы получали неправильный адрес. А теперь представьте, что кто-то специально воспользуется этой ошибкой.

Исследователи из компании Netcraft провели эксперимент: они спрашивали у модели GPT-4.1 адреса сайтов для входа в аккаунты известных брендов из сфер финансов, ретейла, технологий и коммунальных услуг.

В духе: «Я потерял закладку, подскажи, где войти в аккаунт [название бренда]?»

Результат получился тревожным:

  • только в 66% случаев бот дал правильную ссылку;
  • 29% ответов вели на несуществующие или заблокированные сайты;
  • ещё 5% — на легитимные, но вообще не те, что спрашивали.

Почему это проблема?

Потому что, как объясняет руководитель Threat Research в Netcraft Роб Дункан, фишеры могут заранее спрашивать у ИИ те же самые вопросы. Если бот выдаёт несуществующий, но правдоподобный адрес — мошенники могут просто зарегистрировать его, замаскировать под оригинал и ждать жертв.

«Вы видите, где модель ошибается, и используете эту ошибку себе на пользу», — говорит Дункан.

Фишинг адаптируется под ИИ

Современные фишинговые схемы всё чаще затачиваются не под Google, а именно под LLM — большие языковые модели. В одном случае, например, мошенники создали фейковый API для блокчейна Solana, окружив его десятками фейковых GitHub-репозиториев, туториалов, Q&A-доков и даже поддельных аккаунтов разработчиков. Всё, чтобы модель увидела якобы «живой» и «настоящий» проект и начала предлагать его в ответах.

Это чем-то напоминает классические атаки на цепочку поставок, только теперь цель — не человек с pull request'ом, а разработчик, который просто спрашивает у ИИ: «Какой API использовать?»

Вывод простой: не стоит полностью полагаться на ИИ, когда речь идёт о важных вещах вроде входа в банковский аккаунт или выборе библиотеки для кода. Проверяйте информацию на официальных сайтах, а ссылки — вручную. Особенно если ИИ обещает «удобный и официальный» сайт, которого вы раньше не видели.

AM LiveПодписывайтесь на канал "AM Live" в Telegram, чтобы первыми узнавать о главных событиях и предстоящих мероприятиях по информационной безопасности.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru