Обнаружена бот-сеть из 300 000 взломанных домашних роутеров

Обнаружена бот-сеть из 300 000 взломанных домашних роутеров

Специалисты по информационной безопасности говорят об обнаружении сети из взломанных домашних роутеров. Сеть включает в себя более 300 000 роутеров в домах и малых офисах, захватить роутеры удалось благодаря наличию уязвимостей в программном обеспечении сетевых устройств.



В ИТ-компании Team Cymru говорят, что обнаруженная ими бот-сеть из роутеров является крупнейшей в своем роде. При этом, Cymru отмечает, что пока не слишком понятно, как именно операторы сети собираются использовать сеть из скомпрометированных роутеров. В описании на сайте Team Cymru сказано, что впервые они зафиксировали факты компрометации отдельных роутеров разных производителей в январе этого года. Первые жертвы были расположены в Восточной Европе, но сейчас подавляющее большинство жертв расположено на территории Вьетнама , а небольшая часть - в Европе и паре других стран, пишет cybersecurity.ru.

«После того, как роутер взломан, атакующие могут подменять внутренние инструкции, перенаправляя пользователей на поддельные веб-сайты без изменения доменного имени», - говорится в заметке компании. «Потенциально, атакующий может получить полный контроль над интернет-трафиком пользователя, а также заражать его компьютер передаваемым вредоносным программным обеспечением».

Стив Санторелли, ИТ-специалист компании Team Cymru, говорит, что наличие сети из зараженных роутеров было установлено как раз на фоне наличия большого количества поддельных DNS-запросов со стороны конечных пользователей. Специалистов заинтересовал тот факт, что пользовательские устройства в массовом порядке работают не с провайдерскими DNS, а со сторонними серверами.

По словам Санторелли, эта атака похожа на недавний ИТ-инцидент в Польше, когда взломанные роутеры одного из провайдеров массово перенаправлялись на вредоносные сайты, где хакеры предпринимали усилия по краже логинов и паролей пользователей от банковских систем.

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

Критическая уязвимость в DJL грозит атаками через Java-софт с встроенным ИИ

В Deep Java Library (DJL) объявилась уязвимость, позволяющая провести атаку на Windows, macOS или Linux при загрузке ИИ-модели. Патч уже доступен, пользователям настоятельно рекомендуется обновить библиотеку машинного обучения до версии 0.31.1.

Опенсорсный фреймворк DJL используется разработчиками Java-приложений для интеграции с ИИ. Уязвимости в таких инструментах особенно опасны в условиях общего доступа к ИИ-модели, развернутой в облаке или корпоративной среде.

Проблема CVE-2025-0851 (9,8 балла CVSS) классифицируется как обход каталога, то есть представляет собой возможность записи файлов в произвольное место в системе. В появлении уязвимости повинны утилиты ZipUtils.unzip и TarUtils.untar, используемые для распаковки архивов при загрузке ИИ-моделей.

Злоумышленник может, к примеру, создать в Windows вредоносный архив, и его распаковка на платформе macOS или Linux произойдет вне рабочего каталога. Таким же образом можно провести атаку на Windows, создав архив в macOS/Linux.

Эксплойт позволяет получить удаленный доступ к системе, вставив ключ SSH в файл authorized_keys. Данная уязвимость также провоцирует межсайтовый скриптинг (XSS) через инъекцию HTML-файлов в общедоступную директорию.

Кроме того, высока вероятность атаки на цепочку поставок с целью забэкдоривания корпоративного конвейера ИИ: аналитики данных и исследователи в области ИИ зачастую загружают предобученные модели из внешних источников.

Уязвимости подвержены все выпуски DJL ниже 0.31.1. Данных о злонамеренном использовании CVE-2025-0851 пока нет. Пользователям рекомендуется установить новейшую сборку пакета и загружать архивы ИИ-моделей только из доверенных источников — таких как DJL Model Zoo.

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