Linux-боты V3G4 вселяются в IoT с помощью 13 эксплойтов

Linux-боты V3G4 вселяются в IoT с помощью 13 эксплойтов

Linux-боты V3G4 вселяются в IoT с помощью 13 эксплойтов

Специалисты подразделения Unit 42 компании Palo Alto Networks с июля фиксируют атаки нового Mirai-подобного бота. Зловред, которого нарекли V3G4, способен самостоятельно распространяться через брутфорс Telnet и SSH, а также с помощью уязвимостей в IP-камерах и сетевых устройствах, использующих Linux.

На настоящий момент выявлено три V3G4-кампании. В Palo Alto полагают, что во всех случаях действовала одна и та же криминальная группа: на это указывают наличие строки 8xl9 во всех именах вшитых C2-доменов, сходство скриптов-загрузчиков и функций клиентов, общие стоп-лист (список прибиваемых процессов) и ключ в связке дешифраторов XOR.

В арсенале зловреда эксперты суммарно насчитали 13 эксплойтов. Соответствующие уязвимости в IP-камерах, серверах, роутерах позволяют удаленно выполнить любой код — например, CVE-2019-15107 в админ-интерфейсе Webmi или прошлогодняя CVE-2022-26134 в Atlassian Confluence.

 

При запуске вредонос выводит в консоль сообщение xXxSlicexXxxVEGA. После этого проводится проверка на наличие в системе других экземпляров V3G4; при положительном результате клиент бота печатает ту же строку и завершает свой процесс.

 

Боты V3G4 также умеют избавляться от конкурентов; их стоп-лист процессов содержит четыре десятка имен, в том числе Masuta, Mozi и Reaper. Как и большинство наследников Mirai, новый IoT-зловред обладает DDoS-функциональностью, однако из техник ему подвластен только флуд — UDP, SYN, ACK и HTTP.

Anti-Malware Яндекс ДзенПодписывайтесь на канал "Anti-Malware" в Telegram, чтобы первыми узнавать о новостях и наших эксклюзивных материалах по информационной безопасности.

Новая ИИ-модель копирует собеседника путем проведения опроса

Исследователи из трех американских университетов и команды Google DeepMind создали модель генеративного ИИ, способную после двухчасового аудиоинтервью сымитировать личность и поведение собеседника с точностью до 85%.

В контрольную выборку вошли 1052 добровольца разного возраста, пола, образования, достатка, национальности, вероисповедания и политических взглядов. Для всех были созданы индивидуальные программы-агенты одинаковой архитектуры.

Разработанный сценарий бесед включал обычные для социологических исследований вопросы, тесты «Большая пятерка» для построения модели личности, пять экономических игр («Диктатор», «Общественное благо» и проч.) и поведенческую анкету, составленную в ходе недавних экспериментов с большими языковыми моделями (БЯМ, LLM).

Ответы испытуемых сохранялись в памяти для использования в качестве контекста. Спустя две недели добровольцам предложили пройти тот же опрос, и LLM смогла предугадать их реплики с точностью до 85%.

 

По мнению авторов исследования, их метод создания цифровых двойников — хорошее подспорье в изучении индивидуального и коллективного поведения. Полученные результаты также можно использовать в социологии и для выработки политических решений.

К сожалению, совершенствование ИИ-технологий — палка о двух концах. Попав в руки злоумышленников, подобный инструмент позволит создавать еще более убедительные дипфейки, чтобы вводить в заблуждение интернет-пользователей с корыстной либо иной неблаговидной целью.

Anti-Malware Яндекс ДзенПодписывайтесь на канал "Anti-Malware" в Telegram, чтобы первыми узнавать о новостях и наших эксклюзивных материалах по информационной безопасности.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru