Linux-троян Skidmap обрел новый руткит ядра для сокрытия майнинга

Linux-троян Skidmap обрел новый руткит ядра для сокрытия майнинга

Linux-троян Skidmap обрел новый руткит ядра для сокрытия майнинга

В ходе анализа семпла трояна Skidmap, угодившего в Redis-ловушку «Доктор Веб», была обнаружена новая модификация руткита режима ядра, используемого для сокрытия процесса добычи криптовалюты. Схема атаки усложнилась, еще больше затруднив реагирование.

Приманка, работающая под управлением Linux, была создана в связи с участившимися случаями взлома серверов Redis с целью установки майнеров. Такие мишени привлекательны для злоумышленников тем, что обычно плохо защищены, а уязвимости в СУБД Redis объявляются с завидной регулярностью.

Зайдя на сервер через намеренно распахнутую дверь, операторы Skidmap добавили в планировщик cron-задачу на запуск вредоносного скрипта-загрузчика с интервалом в 10 минут. В результате отработки сценария в системе объявляется дроппер (Linux.MulDrop.142/143), который уточняет версию ядра ОС, отключает защиту SELinux и распаковывает полезную нагрузку — бэкдоры, руткит и майнер.

Встроенные исполняемые файлы ориентированы на ходовые дистрибутивы Linux разных версий, поэтому размер дроппера сильно раздут. В осевшем на ловушке образце аналитики насчитали около 60 экзешников.

Так, написанный на C руткит (Linux.Rootkit.400) был заточен под RHEL, Debian и EulerOS. Вредонос осуществляет перехват ряда функций ядра с целью подмены ответов на диагностические команды админа (загрузка CPU, сетевая активность на портах, перечисление файлов в папках и т. п.).

Зловред также отслеживает загрузку модулей ядра и блокирует запуск компонентов с функциями антируткита. Все эти действия призваны скрыть активность майнера (в данном случае XMRig), которого в итоге могут выдать только высокое энергопотребление и перегрев — влияние на быстродействие машины-жертвы криптоджекеры научились регулировать.

Загруженные бэкдоры отслеживают входы по SSH с целью кражи паролей и создают мастер-ключ для всех аккаунтов в системе. Расширить возможности по удаленному управлению помогает троян Linux.BackDoor.RCTL.2, создающий зашифрованный канал для C2-связи.

ГК Солар запатентовала технологию выявления ботов на уровне HTTPS

ГК «Солар» получила патент на технологию, которая помогает автоматически отличать опасные бот-запросы от действий реальных пользователей ещё на этапе подключения к веб-серверу. Патент был выдан Роспатентом 27 ноября 2025 года. Речь идёт о механизме анализа HTTPS-соединений, который оценивает вероятность того, что запрос был отправлен ботом.

В основе разработки — математическая модель, обученная на статистике поведения легитимных пользователей и автоматических скриптов. Если система считает запрос подозрительным, пользователю предлагается пройти дополнительную проверку. Если нет — соединение устанавливается без задержек.

Подход позволяет отсеивать нежелательную активность до загрузки страницы, не перегружая сайт и не мешая реальным посетителям. Это особенно актуально для интернет-магазинов и других онлайн-ресурсов малого и среднего бизнеса, где даже кратковременные сбои могут напрямую отражаться на выручке.

По оценке разработчиков, технология помогает бороться сразу с несколькими распространёнными проблемами. Среди них — автоматизированный сбор данных, когда боты массово выгружают информацию о товарах и ценах, искажают аналитику и создают почву для мошенничества. Также система позволяет выявлять накрутку кликов и просмотров, автоматические переборы логинов и паролей, разведку перед атаками и попытки перегрузить сайт бот-DDoS-трафиком.

Как поясняют в «Соларе», ключевая идея заключалась в том, чтобы анализировать не содержимое запроса, а его технические параметры, характерные именно для автоматических инструментов. Такой подход остаётся эффективным даже в условиях, когда боты всё лучше маскируются под поведение обычных пользователей.

По словам директора продукта Solar Space Артёма Избаенкова, сегодня на ботов приходится уже более половины мирового интернет-трафика, и значительная часть этой активности связана с вредоносными сценариями. Использование нейросетевой модели позволяет снизить влияние человеческого фактора и повысить точность фильтрации.

Руководитель направления развития облачных технологий ГК «Солар» Дмитрий Лукин отмечает, что разработка выросла из практических задач защиты заказчиков. Основной целью было научиться отсеивать замаскированных ботов на самом раннем этапе, ещё до обработки запроса веб-приложением. После тестирования и доработки модель легла в основу патентованного решения.

В компании добавляют, что технология уже применяется в линейке решений Solar Space — как в облачном формате, так и в развёртываниях on-premise.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru