Игроки Minecraft могут стать участниками DDoS-атаки через плагин скинов

Игроки Minecraft могут стать участниками DDoS-атаки через плагин скинов

Игроки Minecraft могут стать участниками DDoS-атаки через плагин скинов

Обычная попытка поиграть на пиратских серверах Minecraft неожиданно закончилась исследованием потенциальной уязвимости. Пользователь Хабра под ником Fir3wall1 рассказал, что во время анализа популярного плагина Skins Restorer обнаружил механизм, который теоретически может использоваться для организации распределенных атак на сторонние сайты.

Плагин Skins Restorer широко применяется на пиратских серверах для смены внешнего вида персонажей.

Исследователь обратил внимание, что при загрузке скина игровой клиент самостоятельно обращается по указанному адресу, а сервер лишь передает ссылку, практически не проверяя ее содержимое.

 

По словам автора, именно эта особенность позволяет заставить большое количество игровых клиентов одновременно обращаться к одному и тому же веб-ресурсу. В результате игровой сервер фактически превращается в центр управления, а подключенные игроки — в источник сетевого трафика.

Чтобы оценить масштаб проблемы, исследователь совместно с владельцем фермы игровых ботов провел контролируемый эксперимент на собственном тестовом сервере. В первом сценарии нагрузка оказалась заметной, но не критичной. Во втором, при существенно большем количестве подключений, тестовый веб-сервер перестал отвечать на запросы.

Автор подчеркивает, что речь не идет об угрозе для крупных интернет-компаний с развитой инфраструктурой и средствами защиты. Однако небольшие сайты и сервисы без CDN, WAF и других механизмов фильтрации могут оказаться более уязвимыми.

По мнению исследователя, проблема связана не столько с самим Minecraft, сколько с архитектурными особенностями плагина, который не ограничивает адреса, к которым могут обращаться игровые клиенты при загрузке скинов.

Если выводы автора подтвердятся, это станет еще одним примером того, как безобидная игровая функция может неожиданно превратиться в инструмент для злоупотреблений. При этом сама публикация служит напоминанием разработчикам плагинов: даже вспомогательные механизмы требуют тщательной проверки с точки зрения безопасности.

Лучшие LLM ошибаются с ядовитыми грибами в каждом девятом случае

Разработчик Пётр Мигдал проверил, можно ли доверить нейросети самый рискованный этап тихой охоты — определение грибов по фотографии. Короткий ответ: если очень хочется однажды поужинать дважды, то можно. В бенчмарк вошли 1040 фотографий 55 видов грибов, наиболее распространённых в Польше.

Изображения взяли из датасета FungiTastic, созданного на основе Atlas of Danish Fungi. Полная база содержит свыше 600 тыс. снимков с экспертной классификацией, а для части образцов вид подтверждён анализом ДНК.

Модели показывали каждую фотографию и просили назвать пять наиболее вероятных видов на латыни. Дополнительно их не обучали и специальные инструменты не подключали.


Лучше остальных справилась Gemini 3.8 Flash: правильный вид оказался на первом месте в 65% случаев и попал в пятёрку ответов в 85%. Немного отстали Gemini 3.6 Flash с результатами 64% и 85%, а также Gemini 3.7 Flash — 61% и 82%. Внизу таблицы расположились Qwen 3.8 27B, MiniMax-M3 и Qwen 3.8 Flash.


Но высокая точность закончилась там, где начался вопрос безопасности. Gemini 3.8 Flash и Gemini 3.6 Flash примерно в 11% случаев определяли ядовитые грибы как съедобные виды. У GPT-5.6 Sol доля опасных ошибок достигла 24%, у Claude Opus 5 — 29%, а у Qwen 3.8 27B — 36%. То есть последняя модель потенциально отправляла в корзину не тот гриб чаще чем в каждом третьем случае.

Есть важная оговорка: нейросети напрямую не спрашивали, можно ли есть находку. Они определяли вид, а затем исследователь сопоставлял ответы с таблицей съедобности. Некоторые модели и вовсе отказывались давать классификацию.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru