Новый rootkit для Linux подставляет вредоносный код в HTTP-трафик

Новый rootkit для Linux подставляет вредоносный код в HTTP-трафик

На ряде web-серверов обнаружен новый руткит, используемый для скрытной подстановки вредоносных вставок в отдаваемый сервером HTTP-контент. Руткит поражает 64-разрядные Linux-серверы, работающие под управлением Debian Squeeze с ядром 2.6.32-5-amd64.

После активации в ядро системы загружается специальный модуль, скрывающий следы присутствия руткита и осуществляющий подстановку в генерируемый локальным web-сервером HTTP-трафик iframe-блоков с кодом для эксплуатации уязвимостей в клиентских браузерах и установленных в них плагинах.

В отличие от обычно применяемой техники внедрения вредоносного кода в хранимые на сервере html-страницы, руткит позволяет оставить файлы в неизменном виде, осуществляя подстановку на стадии отдачи контента http-сервером. Так как компоненты руткита маскируются и скрываются от средств мониторинга, на первый взгляд вредоносная активность отсутствует. Первая информация о новом рутките была опубликована несколько дней назад в списке рассылки Full Disclosure. Администратор одной из поражённых систем привёл первичный разбор странной активности на своём сервере, из-за которой во вне данные уходили с подстановкой вредоносного iframe, но локально следов подстановки вредоносного кода не наблюдалось, в том числе используемый для отдачи контента nginx при проверке через strace отдавал в сетевой сокет корректные данные, пишет opennet.ru.

В дальнейшем один из исследователей безопасности, получивший доступ к поражённой системе, проанализировал руткит иопубликовал подробный отчёт о методах его работы. Наиболее важным выводом является то, что выявленный руткит является новой разработкой, не основанной ни на одном из ранее доступных руткитов или инструментов для их создания. При этом реализация и качество исполнения руткита свидетельствует о том, что он создавался не для проведения целевых атак, а как начальная попытка создания ещё одного средства для распространения вредоносного ПО.

После загрузки руткита он осуществляет перехват управления некоторых функций ядра Linux (vfs_readdir, vfs_read, filldir64 и filldir), скрывая необходимые для работы руткита файлы на диске. Для скрытия загрузки модуля ядра осуществляется модификация списка активных модулей в соответствующей структуре данных ядра Linux. Перехват управления производится путем перезаписи нескольких байт непосредственно в начале кода перехватываемой функций (добавляется команда jmp rel32 и копируется рассчитанное в стеке смещение). Запуск руткита производится через загрузку модуля ядра Linux. Но так как команда "insmod /lib/modules/2.6.32-5-amd64/kernel/sound/module_init.ko" добавляется в конец файла /etc/rc.local, а в Debian файл /etc/rc.local завершается вызовом exit 0, команда загрузки модуля размещается после вызова exit, т.е. после перезагрузки руткит не активируется.

Подстановка вредоносного кода в трафик осуществляется путем перехвата функции tcp_sendmsg, используемой для построения исходящих TCP-пакетов. Обработчик руткита анализирует передаваемый контент и добавляет после строки с тегом body блок iframe. Для управления руткитом предусмотрен специальный интерфейс, получающий команды от удалённого управляющего сервера. В частности, после обращения руткита к управляющему серверу, тот возвращает блок данных, который следует внедрить в трафик, а также параметры подстановки. Например, поддерживается установка правил для какого именно хоста осуществить подстановку, определяется тип внедрения (JavaScript/iframe).

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