К основному контенту

14-летний подросток создал вредонос, превращающий IoT-устройства в «кирпич»

https://lamcdn.net/furfurmag.ru/post_image-image/bWAgO757wRAdVlTAQYrkEA-article.png
Всего за несколько часов наблюдений число пораженных вредоносом Silex устройств возросло с 350 до 2 тыс.

В Сети обнаружена новая вредоносная программа, предназначенная для вывода из строя устройств из сферы «Интернета вещей». Первым атаки заметил специалист компании Akamai Ларри Кэшдоллар (Larry Cashdollar). По его данным, всего за несколько часов наблюдений число пораженных вредоносом Silex устройств возросло с 350 до 2 тыс., превратившись в бесполезный кирпич.

Как показал анализ, Silex заполняет память устройства случайными данными, удаляет сетевые настройки и правила межсетевого экрана, устанавливает запрет на все подключения (с помощью утилиты iptables), а затем останавливает или перезагружает устройство. После этого восстановить его можно только заново переустановив прошивку вручную.

В интервью журналисту ZDNet Кэшдоллар пояснил, что вредонос атакует Unix-подобные системы с установленными по умолчанию учетными данными. По его словам, атаки происходили с IP-адреса, принадлежащего иранскому провайдеру. В настоящее время этот адрес уже добавлен в черный список URLhaus.

Другому эксперту, Анкиту Анубхаву (Ankit Anubhav) из компании NewSky Security удалось выяснить личность оператора вредоносной программы. Им оказался 14-летний подросток из Ирана, использующий псевдоним Light Leafon. Он уже известен как создатель ботнета HITO.

Light Leafon рассказал, что изначально Silex разрабатывался как шутка, но сейчас перерос в полномасштабный проект. В будущем разработчик намерен добавить ряд более деструктивных функций, включая возможность авторизации через SSH и реализацию эксплоитов, с помощью которых вредонос сможет эксплуатировать уязвимости в устройствах по аналогии с большинством существующих на сегодняшний день IoT-ботнетов.

@black_triangle_tg

Популярное

Пробив информации. Osint-ресурсы.

Думаю что эта подборка будет полезна и вам, список ресурсов не всеобъемлющий по этому всем кому есть что добавить, добро пожаловать в коментарии. Поиск По Фотографиям Поиск по лицу: FindTwin face search demo + @VkUrlBot Face search • PimEyes Betaface free online demo - Face recognition, Face search, Face analysis VK.watch – история профилей ВКонтакте Поиск первоисточника картинки и всех доменов где она хоститься: TinEye Reverse Image Search Reverse image search for images and video - Berify.com Search by image | Reverse Image Search on Google 2019 Reverse Image Search - Search By Image Reverse Image Search - Find Similar Photos Online Karma Decay - Reverse image search of Reddit.com Поиск фото по геометкам в социальных сетях: Поиск фото по геометкам в соц. сетях Поисковик фотографий с привязкой к геолокации Другое: Поиск по фото мошенников и фейков Поисковые Cистемы Людей Мир: Free People Search | PeekYou https://pipl.com/ ...

Скрытые функции поисковика DuckDuckGo

Если пoисковик DuckDuckGo кому-то и известен, то в первую очередь в связи с повышенной приватностью. В отличие от Google или «Яндекса» он не собирает данные о пользователях, но и результаты у него не такие же хорошие. Однако стоит копнуть глубже, и оказывается, что это мощнейший инструмент, способный значительно облегчить и ускорить извлечение информации из Сети. Начнем с того, что на самом деле DDG — не совсем поисковик. Вернее даже, совсем не поисковик, а этакий агpегатор ответов с разных поисковиков. В своей работе он использует поисковую выдачу Yahoo, Bing, Yummly, «Яндекса», «Википедии» и сотен других «надежных» источников. Такая особенность делает DDG очень точным, если источники содержат информацию именно по этому запросу. Он легко выдает исчерпывающие ответы на запросы типа «linux df», «долгая счастливая жизнь», «Java InterruptedException» или даже «is it raining». Но как только ты введешь что-то более сложное, что-то, чего не окажется в источниках DDG,...

Пишем бот для рыбалки в игре Albion Online на языке Python (Albion Online Fishing bot)

import numpy as np import cv2 from mss.linux import MSS as mss from PIL import Image import time import pyautogui as pg import imutils import mss import numpy import pyautogui template = cv2.imread("2019-07-02_06-55_1.png", cv2.IMREAD_GRAYSCALE) w, h = template.shape[::-1] color_yellow = (0,255,255) mon = {'top': 80, 'left': 350, 'width': 100, 'height': 100} def process_image(original_image):     processed_image = cv2.cvtColor(original_image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)     processed_image = cv2.Canny(processed_image, threshold1=200, threshold2=300)     return processed_image def ss():     op = 1     with mss.mss() as sct:         monitor = {"top": 40, "left": 0, "width": 800, "height": 640}         while "Screen capturing":             last_time = time.time()      ...