Хакерская Linux-утилита заражает злоумышленников троянцем

Хакерская Linux-утилита заражает злоумышленников троянцем

Хакерская Linux-утилита заражает злоумышленников троянцем

Появление новых троянцев-бэкдоров, способных выполнять команды злоумышленников и предоставлять возможность удаленного управления зараженным компьютером, всегда является значимым событием в сфере информационной безопасности. Тем более, если такие вредоносные программы предназначены для операционных систем семейства Linux.

В апреле вирусные аналитики компании «Доктор Веб» обнаружили сразу несколько подобных троянцев, получивших названия Linux.BackDoor.Xudp.1, Linux.BackDoor.Xudp.2 и Linux.BackDoor.Xudp.3 соответственно. 

Первым звеном в цепочке заражения является ELF-файл, детектируемый Антивирусом Dr.Web под именем Linux.Downloader.77. Примечательно, что изначально это приложение предназначено для организации одной из разновидностей атак на удаленные узлы путем массовой отправки на заданный адрес UDP-пакетов. Linux.Downloader.77 — это «троянизированная» версия упомянутой программы. Потенциальная жертва самостоятельно загружает и запускает на своем компьютере эту утилиту, которая при загрузке просит у пользователя предоставить ей привилегии root, — без этого она отказывается работать. Следует отметить, что подобные программы-«флудеры» нередко реализуют дополнительные скрытые функции – например, могут загружать из Интернета другие опасные программы. В этом отношении не является исключением и Linux.Downloader.77, пишет news.drweb.ru.

Если Linux.Downloader.77 получает root-полномочия, он скачивает с сервера злоумышленников и запускает другой скрипт – Linux.Downloader.116. Этот сценарий загружает основной модуль бэкдора Linux.BackDoor.Xudp.1, сохраняет его под именем /lib/.socket1 или /lib/.loves, размещает сценарий автозапуска в папке /etc/ под именем rc.local и настраивает задачу автоматического запуска троянца в cron. Помимо этого в процессе установки вредоносной программы очищается содержимое iptables.

После запуска Linux.BackDoor.Xudp.1 расшифровывает хранящийся в его теле блок конфигурационных данных, содержащих необходимую для его работы информацию, и отправляет на сервер сведения об инфицированном компьютере. После этого он запускает три независимых потока. В первом из них бэкдор использует протокол HTTP. Троянец отсылает на управляющий сервер сообщение о том, что он запущен, получает ключ для шифрования сообщений, данные о сервере, на который следует отправлять запросы, и номер порта. После этого Linux.BackDoor.Xudp.1 с определенной периодичностью отправляет на этот сервер запросы, в ответ на которые ему может поступить какая-либо команда. Предположительно, этот механизм может использоваться для самообновления вредоносной программы. Все поступающие директивы зашифрованы, и троянец расшифровывает их с помощью сгенерированного им ключа.

Во втором потоке Linux.BackDoor.Xudp.1 также ожидает получения от сервера управляющих команд, только по протоколу UDP. В третьем потоке троянец отправляет на управляющий сервер с заданным интервалом времени определенную дейтограмму, чтобы сообщить, что он все еще работает.

Среди команд, которые способен выполнять Linux.BackDoor.Xudp.1, исследователи выявили приказ на непрерывную отправку заданному удаленному узлу различных запросов (флуд), осуществление DDoS-атак, выполнение произвольных команд на зараженном устройстве. Также Linux.BackDoor.Xudp.1 способен по команде сканировать порты в заданном диапазоне IP-адресов, может запускать указанные злоумышленником файлы, выслать им какой-либо файл, а также выполнять иные задачи. Вирусные аналитики компании «Доктор Веб» отмечают, что этот троянец, по всей видимости, находится в процессе активной разработки — его новые модификации появляются с завидной регулярностью.

Троянцы Linux.BackDoor.Xudp.2 и Linux.BackDoor.Xudp.3 являются усовершенствованными версиями бэкдора Linux.BackDoor.Xudp.1 и отличаются от него лишь некоторыми деталями — например, именем, под которым вредоносная программа сохраняется в системе, объемом отсылаемой на управляющий сервер информации о зараженной машине или набором выполняемых команд.

97% компаний в России внедряют ИИ, но 54% не видят его ценности

UserGate изучила, как российские компании внедряют инструменты на базе ИИ и что мешает делать это быстрее. Опрос прошёл в январе 2026 года, в нём участвовали 335 топ-менеджеров компаний с выручкой от 100 млн рублей в год. Картина получилась довольно показательная: 97% компаний уже используют ИИ, тестируют его в пилотах или собираются внедрять в ближайшее время.

То есть искусственный интеллект из разряда «модного тренда» окончательно перешёл в категорию рабочих инструментов.

Чаще всего ИИ применяют для вполне прикладных задач. На первом месте — генерация отчётов и аналитики (42%). Далее идут оптимизация сетевой инфраструктуры (38%), анализ больших массивов логов (37%), ускорение расследований инцидентов (35%) и повышение эффективности Help Desk (32%).

Иными словами, бизнес в первую очередь использует ИИ там, где он помогает сэкономить время и ресурсы или усилить функции безопасности.

Интересно, что приоритеты зависят от масштаба компании. В корпоративном сегменте более 60% респондентов указали анализ больших логов как ключевое направление — что логично при объёмах данных в крупных ИТ-ландшафтах. В среднем бизнесе на первый план выходит оптимизация сетевой инфраструктуры (45%).

При этом 7% компаний пока вообще не рассматривают внедрение ИИ. Главные причины — неясная ценность технологии (54%) и неопределённость рисков (38%). Также среди барьеров называют отсутствие чёткого распределения ответственности (29%), ограниченные бюджеты (29%) и нехватку экспертизы (17%). По сути, речь идёт не столько о скепсисе, сколько о нехватке понимания, как именно внедрять ИИ и как управлять связанными с ним рисками.

Отдельно респондентов спросили, какие технологии окажут наибольшее влияние на кибербезопасность в ближайшие 12 месяцев. Лидером стали ИИ и машинное обучение — их назвали около половины представителей коммерческого и государственного сегментов. Даже те компании, которые пока осторожничают с практическим внедрением, всё равно рассматривают машинное обучение как ключевой фактор трансформации ИБ в среднесрочной перспективе.

Как отмечает руководитель отдела стратегической аналитики UserGate Юлия Косова, бизнес уже активно использует ИИ в операционных и защитных сценариях, но ожидания рынка зачастую опережают текущую практику. Дальнейший эффект, по её словам, будет зависеть от зрелости процессов, качества данных и способности управлять рисками.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru