Ботоводы проводят DDoS-атаки по всему миру, пристреливая новую IoT-сеть

Ботоводы проводят DDoS-атаки по всему миру, пристреливая новую IoT-сеть

Ботоводы проводят DDoS-атаки по всему миру, пристреливая новую IoT-сеть

С конца 2024 года эксперты Trend Micro фиксируют DDoS-атаки с нового ботнета, построенного на роутерах и IP-камерах. Злоумышленники выбирают мишенями предприятия разного профиля и проводят атаки во многих регионах, в том числе в России.

Анализ показал, что лежащий в основе ботнета зловред является наследником Mirai и Bashlite, он же Lizkebab и Gafgyt. Для его внедрения в сетевые и IoT-устройства используются RCE-уязвимости и слабость парольной защиты.

При запуске вредонос задает правила для iptables:

  • разрешить подачу запросов на TCP-соединение из локальной сети;
  • запретить подачу запросов на TCP-соединение из интернета (не исключено, что для предотвращения заражения другими DDoS-ботами);
  • разрешить прием пакетов на установленных TCP-соединениях;
  • разрешить коммуникации с C2-сервером.

Новоявленный бот поддерживает несколько техник DDoS типа flood: TCP SYN, TCP ACK, UDP-флуд, TCP STOMP (для обхода защиты) и GRE-флуд (большое количество запросов с подменой IP источника либо поток UDP-пакетов по туннелю IP-over-Ethernet).

Во избежание перезапуска зараженного устройства при росте нагрузки бот деактивирует сторожевой таймер. Он также умеет по команде обеспечивать проксирование трафика (Socks) для нужд теневого сервиса.

Мониторинг C2-соединений в ходе одного из инцидентов выявил IP-адреса 348 источников мусорного потока. Как удалось установить, в основном это были беспроводные роутеры (80%), по большей части TP-Link и Zyxel.

Примерно 12% зараженных устройств представляли собой IP-камеры Hikvision. Больше половины генераторов вредоносного трафика (57%) были расположены в Индии, 17% — в Южной Африке.

Наибольшее количество атакованных целей (IP-адресов) зафиксировано в США (17%), Бахрейне (10%) и Польше (9%), чуть менее — в Испании (7%), Израиле и России (по 6%). Примечательно, что, кроме привычных UDP и SYN, в Японии часто применяется STOMP flood, в остальных странах — GRE-атаки.

Больше прочих от DDoS страдают ИТ-сфера и телеком, в Японии — также транспортные компании. Ущерб от новобранца пока невелик: атаки вызвали временную потерю связи у нескольких мишеней.

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