В мире кибербезопасности ботнет Mirai остается одним из самых разрушительных феноменов последнего десятилетия, превратив обычные интернет-вещи в орудия масштабных атак. Его уникальность заключается в эксплуатации уязвимых IoT-устройств - от камер видеонаблюдения до маршрутизаторов, - создавая армии зомби-устройств для организации DDoS-штормов. Понимание индикаторов компрометации (IoC) Mirai критически важно для сетевых администраторов и специалистов по безопасности, так как позволяет выявить заражение на ранних стадиях и предотвратить катастрофические последствия вроде коллапса инфраструктуры.
Описание
Ключевым аспектом идентификации являются сетевые сигнатуры. Зловред активно использует специфические домены для командования, такие как динамически генерируемые поддомены в зонах типа "dyn" или "ddns", которые служат точками сбора для C&C-серверов. Анализ DNS-запросов устройств может выявить аномалии: например, обращения к несуществующим или подозрительным доменам третьего уровня с высоким трафиком. Входящие подключения на порты 23 (Telnet) и 2323 часто сигнализируют о сканировании уязвимостей, поскольку Mirai методично проверяет устройства на наличие стандартных пар учетных записей вроде admin/admin или root/12345. Прослушивание этих портов в сочетании с повторяющимися неудачными попытками входа - яркий маркер активности бота.
Хост-индикаторы включают характерные артефакты в файловой системе зараженных устройств. После проникновения Mirai загружает исполняемый файл под маскировочными именами, такими как "dvrHelper" или "xGuard", обычно в директориях /tmp или /dev/shm. Эти бинарники имеют специфические хеши SHA-256, которые постоянно обновляются в базах угроз, но их поведение едино: они удаляют конкурентные малвари и блокируют порты для монопольного контроля. Мониторинг создания/изменения файлов в защищенных областях через системы FIM (File Integrity Monitoring) помогает обнаружить такие аномалии. Еще один признак - резкий рост потребления ресурсов процессора и памяти, что нехарактерно для фоновых процессов IoT-гаджетов. Устройство может перегреваться или замедляться, а в журналах (если они доступны) появляются записи о несанкционированных действиях вроде остановки сервисов безопасности.
Поведенческие паттерны в сети - наиболее надежные индикаторы. Зараженные хосты начинают генерировать массовый исходящий трафик UDP, TCP или HTTP-флуда при атаке, часто на случайные порты жертв. Например, скачки трафика до гигабит в секунду от устройства, которое обычно передает килобайты данных, - тревожный сигнал. Анализ NetFlow может выявить соединения с IP-адресами, фигурирующими в черных списках Threat Intelligence Platform (TIP), особенно из сегментов, известных хостингом ботнет-инфраструктуры. Важно отслеживать горизонтальное перемещение: Mirai сканирует подсети ARP-запросами или SYN-пакетами, пытаясь найти новые жертвы. Системы IDS/IPS, настроенные на детектирование шаблонов сканирования (например, массовые подключения к порту 23 в короткий период), эффективно перехватывают такие действия. Также характерны "heartbeat"-пакеты от ботов к C&C - короткие периодические сообщения, подтверждающие готовность к командам. Их payload часто содержит уникальные строки, такие как "HELLO" или "PING", которые можно выявить через глубокий анализ пакетов (DPI).
Для интеграции этих индикаторов в практику безопасности требуется многоуровневый подход. Во-первых, автоматизация сбора IoC, позволяет оперативно обновлять правила для SIEM-систем. Например, внесение актуальных хешей вредоносных файлов или IP-адресов C&C в базы данных блокировок. Во-вторых, поведенческая аналитика с помощью UEBA (User and Entity Behavior Analytics) выявляет отклонения от нормальной активности устройств - скажем, IoT-камера, внезапно инициирующая тысячи сессий. Не менее важна "гигиена" сети: сегментация IoT-устройств в изолированных VLAN, отключение неиспользуемых сервисов вроде Telnet и регулярное обновление прошивок. История Mirai учит, что игнорирование таких мер приводит к каскадным отказам, как в случае атаки на Dyn в 2016 году, когда падение DNS-провайдера парализовало Twitter и Netflix. Современные форки ботнета, такие как Mozi или Echobot, эволюционируют, шифруя трафик и используя P2P-сети, но их базовые IoC остаются узнаваемы через комбинацию сигнатурного и эвристического анализа. В заключение, борьба с Mirai - это непрерывный процесс адаптации. Инвестиции в Threat Hunting, обучение персонала и межкорпоративный обмен IoC создают "иммунный щит", превращая индикаторы из технических меток в инструменты спасения цифровой экосистемы. Помните: каждый обнаруженный сигнал - это не просто данные, а предотвращенный хаос в сетевом пространстве, где бдительность становится главным антивирусом.
Индикаторы компрометации
IPv4
- 176.65.140.174
- 176.65.143.182
- 213.209.143.44
- 213.209.150.107
- 42.112.26.71
- 45.61.184.225
IPv4 Port Combinations
- 212.251.68.204:60040
URLs
MD5
- 01a7b1a4e8e26042246de45ba4a90e63
- 0274dbc74a075ae68dc71fddaa9e730c
- 0dfa34d29896b44aff1a108cdc5720e5
- 106415a2ec2e9aa98db2529fdca3eb5b
- 1e630357d946287ce421bb2cc15d4f1e
- 1fb321135cc3abef83981002a4e9b9d7
- 3ca2ae979c0654eac759878da480dad0
- 4bfd05878f1ac9c9b886a7862ca1d517
- 502a4f7abdb6925b96d08c5dff846811
- 5928950dbd4d2fbe4df87c912455a9e6
- 65d615a270dc2775b9dea7d163dea039
- 6a4e0e304dba742d49207fba5a48a325
- 6a7b96ebae345485478145e56051ce12
- 7047f045ae26de0f085021f88803ee83
- 760dbe6f22a4bab20f6f8bdc19efbbc7
- 796705f5d6655c741d48161a89e75a1d
- 7fb85d2a194158441f174e8d3675224e
- 861a81774fbe0e3632980a9bb65aec61
- 867e452473c0abbd27edb268b51b9fd9
- 8c0262fe6960bfc07379d2a2d8eaf152
- 91abcf0961ee11d9b4d7874bf75fb860
- 91cd29655e08a70a688376a415866473
- 953ce2c0a6bd8d7ac8e91f712bc7f28f
- a0cd93aff8b4676e7b5681e15a33ad51
- a9e8857a45e97e608e79ac9e34ad6fee
- aac872255d52baf7b854f4a360c7695d
- bd62a3ef75d74bda627e4cd19d13a859
- c4601a8ba8ad56ce65d6f24732bcff0f
- c4a4b062f47798ec30e1393107c5f898
- c90f1d28466f309dd4214880c264135c
- d40e48092b151375453b0808aae67281
- d48e83394a7a0f9ba8388fab9e028b1f
- d70e4321e9f04fe9f6e01e061ff4b4cc
- e653276818d061b76c4b1c5b2b596952
- f41838f96d20e34e18502739695642c9
- fd1c93fd716fda29851ee6d1e1a0606d
- fe4610c048098897a305be2632ee1d8c
SHA1
- 00353efff3dde78b3a8477265eea9df557b64562
- 04fdf709773043e82fdbd0f143c40f5d8cb126b1
- 0b844940915c54000825e2dda881e6b10f47c369
- 0fef7d805a720500880451e71cf26401d058939f
- 1ea2d670630e3ea4e9f9ba7cfb3016fa02fdc0b8
- 2fcaba7c25401ab19e683fead5719da31a046188
- 3250cde27015a10e784f0f81a9b0b1f7f7aa7b67
- 3ae8155e04d262511c7e1c57560721a48f767a4c
- 3cf77a758301105666e95ee373a0ffb45048a190
- 3e9ff7c56f57b90b6a6f624390212945519d1f71
- 451d7f5ef8488726523866fc5079176947a3acfd
- 51affae600fd3317681223679ab0a68dfe10c05a
- 550d654e07045f0df069b9c789e2ccf697a797ad
- 56991ddd468fd270c3afb3d3c0d67d203e15ff96
- 61df0605831bed5aa57a3b503ed132da929fc999
- 6855ef2690b47c169ecfb371ddd14e372c5706e4
- 6ecc5d558c69db2fa785cd7c2de79922bd6c2672
- 70fc986de6cc587d02c2c75bcf78cce6a1caa962
- 74fa1816c3e0c6871345eadc564e59c84e9a5076
- 7ff0b91fb58d864b76b2f450779cd27e22e31da9
- 9bd68c1a59d6d3eb0847e679cb22f1742584e055
- 9bf3dfa68ea1fe55fb657d322317d03f5249c717
- 9e2d7a7e93a558a0d96530e69be56dffd400e32c
- a837e2166ba3e48dd358d717a001d2dae78ac599
- ac677836dfa9b6db96cd9a21eeabd83ece37a2dd
- b5b95963d849b7c8ce88475991af8dc5d8d8550d
- b9f343ceafdd016c6edd9bcaa36c54ac7775acf7
- c40d9ed77357c290670280906674515a468c7cb5
- d0c0a782e762f8e94cb87e111695a71b24f440c5
- d44f0d810fd3553e8f0372dcc822649fd082d019
- dfd9d325cb4349de7719d6b2e27730a1b706248a
- e39180de6376773b5da0a677f4d1d64d48bcf22c
- e6f58f02a0b44cb1f422acf92debaa4a3102455e
- ee9836145c9f774a11b6e595b76c9fcd940bd93d
- fa680d616c63db32385ec77b287ed0b6e3facf19
- fad3a36f508f9ecd4c573286ff746919d99bc9a8
- ff640729ddedc49e2a820432a32c5c241c4ec194
SHA256
- 010229d01338269d550dd47b1bb68da3451e790037ca0ad31bc9f49d9800515f
- 0b03cb52d2e15178add8b7b4fff0d9ec33b467f187e112a2e085287e2262e748
- 167d2b59e02a91b61095163f0c37b0f664601b1324a61660b235fbda5825d00f
- 24f61f87864a4ed55e9b206f03a9f7887b7e128f3989ef1c6e245fb36de4276e
- 260fe5fea159f0bd0d59b08e482b0bfaf20ec22252df0b37d25e283fa6572428
- 2824f90e40a164598fb9c76786a088c49b3714da30d339cb1fbacc4b89d6307c
- 2c30aff2d93fb1e0a96af6de8834b352012ed7f522ee75adab081e9d82e37c5a
- 391b46bd734d6fbbc77d043f2e2ae05ab840012e0bee6b794db23ec4327e49bd
- 3ad9807ee75f815b5d706b0a858c529cf21a02ddc84cda98f45f7d8df793a671
- 3f6b3f40b3708ba9bd266a1694b1514a4563163060f239d4694620729ce8523a
- 448de1b4e5c16c9333585349b59dbc7ac1bcd229139600710e7a81dedbbbb3ba
- 45e0ea9fcabbd73632e5f4563b4a427436beaf8411c144f015e9e95f72c2a22b
- 49deb447e656d5b4541dd85d77baccde1051af72e51511bb60b46bb0fd829a18
- 4d2aac37a228cacf7d9c238b108f2805d5ab033d1cba5bb7409e7c043f8f561b
- 59e26630de8e1151ce737113adbd8d419f0f174da3163f169ff634afce0116d8
- 625cd49262443e9e534a57277fcceb8d420b724d8c2df57bda5a8efd562192bf
- 63a79f52f94b12500e6340539ca5a4b8a813b59d40d8a5e2bc48991346fda43d
- 69b7bda44a7bc7f8eb6026ecf284c7dde0d60608f6e22a29d9b8f1bb8f293887
- 6c9d3a2c4d632203e08bb867eb7f5c96e0354e0431aa02ed92f69efa66706960
- 6d436ece49dbf95dbd142a393ce3b59f0c901d337d856fae128eb1c18132bfea
- 755c668a46391b56d0bf06d5628c4f78eedd9599b1f92c185bab4832c5349576
- 81c06e9f441b72143bc32cb169ac0f800965cc6bff0100a3ab2aa8ed696631c1
- 888106a58959a82a4abe7a2774f9c68ddeae48829c061dee3f25e5bbb79e5b0a
- 92354eb0aa8a20c822c7f8015e551965364463df834afaea040f28b97e858886
- a8a4acb389f88781d45cce4998569920c2636e825fc4b05bc3f719ea7b56aa40
- ac33249fc060b3d1007fc1d6c6d95173b57fc954a4eab5ebbcf9589675ce6e0e
- b601130a506f0b833ba95404388d27e27e99cf2a7fb3dcf117be16a3f39f9f80
- b703f09c12347b766ba1daed4caf87ced1b93782b18c432c54f81087b62fdf6e
- baf4f087052d7d313b981ebb1019b316ce2dddc3edf13404f9bc985972cda77c
- c19b88b28bdd3e19ab522a5318d7a2e8b7dc31de5c0dc269f164dbee436832fb
- d372bd0042ba0a50b8cff2ca0f66e55f0d2ede62cd69504ee95e195bc90f52f3
- d698a07d6943f981c27768b7854eddeff4693f92fbd8501c09c8c1bd02c8f099
- d89db1eb9003f5c847c235fd92693eab841736d81f006c28b714c6a08010b579
- dd3c4e9fa91395cf72a5dd20370f6d155c363a42838cbf65f789ce68c223448c
- de2e6011acb0344fb093aa5cbd449104338fffa378420d9014cd8914fdda82f0
- f3f5f57a6bf9694c13b6f726ad7d355e22f2f8082599408ebbde42c27c51a77c
- fd90631720fbb6725b53a73fd34171d8498aaa9827c9fa5c51dbe31f9b628f9e