Ботнеты приспособили для майнинга криптовалют и слежки

Ботнеты приспособили для майнинга криптовалют и слежки

Ботнеты приспособили для майнинга криптовалют и слежки

МВД России выявило случаи использования ботнетов не только для организации DDoS-атак, но и для других преступных целей, таких как майнинг криптовалют и слежка через видеокамеры для подготовки ограблений.

По информации МВД России, которая оказалась в распоряжении ТАСС, участились случаи создания ботнетов на основе систем «умного дома». Ранее подобные сети чаще всего применялись для проведения DDoS-атак, однако злоумышленники всё активнее используют их и для других задач.

Одним из новых и необычных способов эксплуатации бот-сетей стал майнинг криптовалют.

Кроме того, ботнеты нашли применение и в традиционных криминальных схемах, например, при подготовке квартирных краж. Для слежки за жильцами преступники используют не только видеокамеры, но и другие устройства, в частности датчики температуры.

При выборе систем «умного дома» МВД рекомендует отдавать предпочтение оборудованию известных брендов и своевременно обновлять программное обеспечение, включая прошивки устройств. Также ведомство советует тщательно подходить к выбору паролей: они должны быть сложными и уникальными. Помимо этого, рекомендуется изменить название сети, установленное по умолчанию.

В последние годы количество устройств в ботнетах стремительно растёт, главным образом за счёт техники интернета вещей. По итогам 2024 года, на ботнеты приходится 12% всего интернет-трафика в России.

Linux-фреймворк DKnife годами следил за трафиком пользователей

Исследователи из Cisco Talos рассказали о ранее неизвестном вредоносном фреймворке под названием DKnife, который как минимум с 2019 года используется в шпионских кампаниях для перехвата и подмены сетевого трафика прямо на уровне сетевых устройств.

Речь идёт не о заражении отдельных компьютеров, а о компрометации маршрутизаторов и других устройств, через которые проходит весь трафик пользователей.

DKnife работает как инструмент постэксплуатации и предназначен для атак формата «атакующий посередине» («adversary-in-the-middle») — когда злоумышленник незаметно встраивается в сетевой обмен и может читать, менять или подсовывать данные по пути к конечному устройству.

Фреймворк написан под Linux и состоит из семи компонентов, которые отвечают за глубокий анализ пакетов, подмену трафика, сбор учётных данных и доставку вредоносных нагрузок.

 

По данным Talos, в коде DKnife обнаружены артефакты на упрощённом китайском языке, а сам инструмент целенаправленно отслеживает и перехватывает трафик китайских сервисов — от почтовых провайдеров и мобильных приложений до медиаплатформ и пользователей WeChat. Исследователи с высокой уверенностью связывают DKnife с APT-группировкой китайского происхождения.

Как именно атакующие получают доступ к сетевому оборудованию, установить не удалось. Однако известно, что DKnife активно взаимодействует с бэкдорами ShadowPad и DarkNimbus, которые уже давно ассоциируются с китайскими кибершпионскими операциями. В некоторых случаях DKnife сначала устанавливал подписанную сертификатом китайской компании версию ShadowPad для Windows, а затем разворачивал DarkNimbus. На Android-устройствах вредоносная нагрузка доставлялась напрямую.

 

После установки DKnife создаёт на маршрутизаторе виртуальный сетевой интерфейс (TAP) и встраивается в локальную сеть, получая возможность перехватывать и переписывать пакеты «на лету». Это позволяет подменять обновления Android-приложений, загружать вредоносные APK-файлы, внедрять зловреды в Windows-бинарники и перехватывать DNS-запросы.

Функциональность фреймворка на этом не заканчивается. DKnife способен собирать учётные данные через расшифровку POP3 и IMAP, подменять страницы для фишинга, а также выборочно нарушать работу защитных решений и в реальном времени отслеживать действия пользователей.

В список попадает использование мессенджеров (включая WeChat и Signal), картографических сервисов, новостных приложений, звонков, сервисов такси и онлайн-покупок. Активность в WeChat анализируется особенно детально — вплоть до голосовых и видеозвонков, переписки, изображений и прочитанных статей.

Все события сначала обрабатываются внутри компонентов DKnife, а затем передаются на командные серверы через HTTP POST-запросы. Поскольку фреймворк размещается прямо на сетевом шлюзе, сбор данных происходит в реальном времени.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru