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.

38% крупных компаний делают свой ИИ, но защищать его умеют единицы

Российский бизнес всё активнее развивает собственные ИИ-сервисы, однако с их безопасностью дела обстоят заметно хуже. К такому выводу пришли эксперты К2 Кибербезопасность и «Лаборатории Касперского», опросившие специалистов более чем из 200 крупных компаний из сфер ИТ, финансов, телекоммуникаций, торговли, строительства и фармацевтики.

Исследование показало, что 38% крупных организаций уже имеют собственные команды, разрабатывающие ИИ-решения для внутренних процессов.

При этом в 75% случаев такие проекты полностью или частично не соответствуют практикам MLSecOps — подходу, который отвечает за безопасность систем искусственного интеллекта на всех этапах их жизненного цикла.

В целом компании не делают ставку на какой-то один инструмент. Более половины респондентов (59%) одновременно используют несколько типов ИИ-сервисов: отечественные и зарубежные решения, собственные разработки и продукты, созданные на заказ.

Наиболее востребованными остаются российские ИИ-сервисы — их используют 75% компаний. Зарубежные решения применяют 60% участников исследования. Такой расклад аналитики связывают с требованиями законодательства и политикой импортозамещения.

Однако внедрять ИИ бизнес научился быстрее, чем обеспечивать его безопасность. По данным исследования, лишь 18% компаний могут говорить о наличии управляемых процессов защиты собственных ИИ-разработок. Зрелые практики MLSecOps внедрены всего у 7% организаций.

Особенно тревожно выглядит другая цифра: в 60% случаев безопасность ИИ-проектов обеспечивают исключительно разработчики, без участия специалистов по информационной безопасности. Это увеличивает риск ошибок, утечек данных и появления новых уязвимостей.

Эксперты отмечают, что рынок MLSecOps пока только формируется, а многие компании ещё не понимают, как правильно защищать собственные ИИ-системы. При этом искусственный интеллект всё чаще становится частью критически важных бизнес-процессов, а значит цена ошибок будет только расти.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru