Новый Linux-руткит Pumakit был замечен в реальных кибератаках

Новый Linux-руткит Pumakit был замечен в реальных кибератаках

Новый Linux-руткит Pumakit был замечен в реальных кибератаках

Новый руткит, заточенный под атаки на системы Linux, использует сложные методы повышения привилегий для сокрытия своего присутствия на устройствах. Вредонос получил имя Pumakit.

Руткит состоит из нескольких компонентов: дроппер, работающие в памяти исполняемые файлы, модуль самого руткита уровня ядра и компонент, выполняющийся на уровне пользователя.

Исследователи из Elastic Security обнаружили Pumakit в подозрительном бинарнике, загруженном на VirusTotal. Файл под названием «cron» неизвестные залили 4 сентября 2024 года.

Pumakit использует многоступенчатую схему заражения, которая начинается с дроппера «cron». Последний выполняет пейлоады «/memfd:tgt» и «/memfd:wpn» в памяти.

Составляющая «/memfd:wpn» проводит необходимые проверки, после чего разворачивает модуль руткита «puma.ko» на уровне ядра системы. В связке с ним идёт руткит уровня пользователя — «lib64/libs.so», который внедряется в процесс с помощью «LD_PRELOAD» и может перехватывать системные вызовы.

 

Для управления поведением ОС вредоносная программа задействует функцию «kallsyms_lookup_name()». Это говорит о том, что руткит заточен исключительно для атак на старые версии ядра Linux — до 5.7.

«В отличие от большинства современных руткитов, этот не использует kprobes, что говорит о работе со старыми версиями ядра», — объясняют специалисты.

Зловред может скрывать свои следы в логах и уходить от детектирования антивирусными средствами.

Cloud.ru представила фильтр, скрывающий конфиденциальные данные от ИИ

На конференции GoCloud 2026 компания Cloud.ru анонсировала Guardrails Filter — инструмент для более безопасной работы с генеративным ИИ. Его задача довольно понятная: не дать конфиденциальным данным случайно утечь в большую языковую модель.

Схема работы выглядит так: сервис проверяет текст запроса, ищет в нём конфиденциальные данные — например, персональные сведения, банковские реквизиты, API-ключи и другие секреты, — затем маскирует их и только после этого отправляет обезличенный запрос в модель. Когда модель возвращает ответ, система подставляет реальные значения обратно.

Иначе говоря, пользователь получает нормальный результат, но сами чувствительные данные не уходят за пределы корпоративного контура в исходном виде.

Сейчас инструмент рассчитан на работу с моделями из сервиса Cloud.ru Foundation Models. В этой платформе доступно более 20 моделей разных типов, включая text-to-text, audio-to-text и image-text-to-text. При этом Cloud.ru отдельно уточняет, что механизм фильтрации будет доступен и в формате on-premise, то есть для установки на стороне самого заказчика.

Появление такого инструмента хорошо вписывается в общий тренд: компании всё активнее используют генеративный ИИ, но тема утечек данных остаётся одной из главных причин, почему внедрение идёт не так быстро, как хотелось бы. Особенно это чувствительно для отраслей, где много персональной и служебной информации, — например, для здравоохранения, ретейла и госсектора.

Кроме того, Cloud.ru сообщила, что добавила в Foundation Models LLM-модель российской компании HiveTrace с Guardrails-механизмом. По заявлению компании, такая модель должна лучше справляться с рисками вроде промпт-инъекций, утечки системных инструкций и некорректной обработки выходных данных.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru