Новый ботнет использует утилиту hping3 для проведения DDoS-атак

Новый ботнет использует утилиту hping3 для проведения DDoS-атак

Новый ботнет использует утилиту hping3 для проведения DDoS-атак

В интернете объявился новый, активно развиваемый DDoS-зловред. Проведенный в NSFOCUS анализ показал, что новобранец, нареченный hpingbot, написан с нуля на Go и нацелен на платформы Windows и Linux/IoT.

Обнаруженный в прошлом месяце троян (результат VirusTotal на 4 июля — 13/72) также поддерживает множество архитектур CPU, включая amd64, mips, arm и 80386. В настоящее время в состав созданного на его основе ботнета входят немногим более 14,6 тыс. зараженных устройств.

Для своей работы hpingbot использует совсем другие ресурсы, нежели многочисленные производные Mirai и Gafgyt: прячет полезную нагрузку на Pastebin, а DDoS-атаки проводит с помощью hping3 — бесплатного инструмента диагностики сетей, похожего на ICMP ping.

Подобный подход не только повышает шансы зловреда на сокрытие от обнаружения, но также значительно снижает стоимость его разработки и операционные расходы.

Ссылки на Pastebin жестко прописаны в коде hpingbot. Отдаваемый с сайта пейлоад (IP-адреса C2, скрипты для загрузки дополнительных компонентов) часто сменяется.

Из техник DDoS вредоносу подвластен флуд — SYN, TCP, ACK, UDP и многовекторный. Примечательно, что Windows-версия трояна не способна оперировать hping3 из-за ограничений по внешним условиям, она в основном заточена под загрузку и запуск дополнительных модулей.

Из последних был выявлен написанный на Go генератор DDoS-флуда (UDP и TCP), который с 19 июня загружается на ботнет для тестирования. Он связан с теми же C2, но не имеет доступа к Pastebin, не вызывает hping3 и не умеет обновляться.

Распространяется hpingbot через брутфорс SSH, используя специальный модуль. Закрепиться в системе зловреду помогают Systemd, SysVinit и Cron, после выполнения своих задач он удаляет свои файлы и подчищает логи.

Зафиксированные DDoS-атаки с ботнета пока немногочисленны — по всей видимости, операторы пока сосредоточены на наращивании потенциала.

Подпишитесь на новости

Роскомнадзор встроил машинное обучение в систему фильтрации трафика

Роскомнадзор внедрил механизм фильтрации интернет-трафика на основе машинного обучения и потратил на него 2,27 млрд рублей. Это следует из паспорта ведомственной программы цифровой трансформации на 2026-2028 годы. В документе указано, что РКН использует отечественную модель, развернутую на собственной инфраструктуре.

Ее название не раскрывается, большая языковая модель в системе не применяется.

С паспортом программы ознакомился Forbes. Механизм встроен в автоматизированную систему обеспечения безопасности российского сегмента интернета (АСБИ).

Через нее Роскомнадзор управляет ТСПУ, оборудованием для фильтрации трафика на сетях операторов связи. На установку новых и модернизацию действующих ТСПУ в 2026 году заложено 3,99 млрд рублей основного финансирования и еще 6,2 млрд рублей дополнительного.

О планах использовать ИИ для фильтрации стало известно в январе. В мае ведомство собиралось взять для этого модель Astra AI от «Группы Астра».

VPN в описании механизма прямо не упоминается. Дмитрий Кутейников из RKS Global считает, что модель может оценивать вероятность использования VPN по внешним признакам, например по размеру и ритму пакетов или длительности сессии, без чтения содержимого. По его словам, под ошибочную блокировку могут попасть корпоративные VPN и облачные сервисы.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru