OrBit: новый скрытный Linux-бэкдор с необычным угоном потока выполнения

OrBit: новый скрытный Linux-бэкдор с необычным угоном потока выполнения

OrBit: новый скрытный Linux-бэкдор с необычным угоном потока выполнения

Проведенный в Intezer анализ показал, что новый Linux-бэкдор использует не встречавшийся ранее способ перехвата функций для внедрения в легитимные процессы. Подмену подключаемой библиотеки при этом почти невозможно обнаружить.

Зловред с кодовым именем OrBit устанавливается в систему как временный либо постоянный имплант. Стойкость ему придает возможность перехвата ключевых функций; основными задачами новобранца являются кража учетных данных, регистрация tty-команд и обеспечение удаленного доступа к зараженной машине по SSH.

Атака начинается с ELF-файла — дроппера с полезной нагрузкой (libdl.so), которая извлекается и добавляется к библиотекам общего пользования, загружаемым линкером. (Уровень детектирования на VirusTotal в обоих случаях 11/60, по состоянию на 7 июля.)

Вредонос умеет перехватывать функции трех библиотек — libc, libcap и PAM (подключаемый модуль аутентификации). Загрузка вредоносного разделяемого объекта в память при этом может осуществляться двумя способами: через добавление его в конфигурационный файл, используемый загрузчиком, или патчинг самого бинарника.

Для кражи данных вредонос ставит хуки на функции чтения/записи и регистрирует все, что записывается в рамках запущенных процессов, в том числе команды bash и sh. Результаты сохраняются во временных файлах, которые OrBit создает в зараженной системе, притом в гораздо большем количестве, чем аналогичные зловреды.

Перехват функций — хорошо известный прием бесфайловых вредоносных программ, но для подмены разделяемого объекта в памяти они обычно модифицируют переменную окружения LD_PRELOAD. Такую технику используют, например, Linux-бэкдоры HiddenWasp, BPFDoor, Symbiote. Новобранца OrBit отличает от них новаторский способ хукинга — по словам Intezer, почти «непроницаемый» (hermetic), который позволяет зловреду закрепиться в системе и уклоняться от обнаружения, параллельно воруя информацию и открывая SSH-дверь.

В Security Vision SOAR появились ИИ-ассистент и ML-отчёты

Security Vision выпустила обновление платформы SOAR, добавив в неё несколько заметных функций — локальный ИИ-ассистент, ML-скоринг инцидентов и автоматические ML-отчёты по итогам расследований. Обновление ориентировано на повседневную работу SOC и обработку инцидентов без выхода за контур заказчика.

Security Vision SOAR используется для управления и автоматизации реагирования на инциденты информационной безопасности на всех этапах их жизненного цикла — от выявления и анализа до восстановления и постинцидентной работы.

В основе платформы лежит объектно-ориентированный подход: каждый элемент инцидента — будь то хост, учётная запись, процесс или артефакт — рассматривается как отдельный объект со своей историей, связями и возможными действиями.

Сценарии реагирования в системе динамические: плейбуки автоматически подстраиваются под развитие инцидента, появление новых данных и техник атак. Дополнительно платформа выстраивает цепочку Kill Chain, показывая, как развивалась атака и какие шаги предпринимал злоумышленник.

Система также предлагает рекомендации по дальнейшим действиям, опираясь на контекст инцидента, накопленный опыт SOC и ML-модели, включая оценку вероятности ложного срабатывания.

 

В новом релизе появился локальный ИИ-ассистент в формате чат-бота. Он работает полностью внутри инфраструктуры заказчика и не обращается к внешним сервисам. Ассистент учитывает контекст конкретного инцидента — его стадию, связанные объекты, историю действий и похожие кейсы — и помогает аналитикам разбираться в событиях, расшифровывать логи, понимать техники атак или формировать команды для диагностики. Модель может дообучаться прямо в SOC на результатах обработки инцидентов и аналитических бюллетенях, при этом все данные остаются внутри контура.

Ещё одно нововведение — ML-скоринг критичности инцидентов. Модель автоматически оценивает приоритет события на основе его масштаба и значимости затронутых активов, что упрощает триаж и помогает быстрее понять, какие инциденты требуют внимания в первую очередь.

Также в платформе появился ML-summary — автоматическое резюме по итогам расследования. При закрытии инцидента система формирует краткий отчёт в едином формате: что произошло, какие действия были выполнены, к какому результату они привели и удалось ли атакующему чего-то добиться. Такое резюме сохраняется в карточке инцидента и отчётности, упрощая передачу дел между сменами и снижая потерю контекста.

В целом обновление направлено на то, чтобы упростить и ускорить рутинную работу SOC: быстрее разбираться в инцидентах, снижать нагрузку на аналитиков и сохранять знания внутри команды без необходимости вручную оформлять каждый шаг расследования.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru