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).

Каждая пятая утечка уже связана с теневым использованием ИИ

Сотрудники всё чаще отправляют рабочие данные в нейросети быстрее, чем службы ИБ успевают понять, что вообще происходит. По данным «Информзащиты», в июле 2026 года уже 20% организаций, столкнувшихся с утечками, хотя бы частично связали инциденты с несанкционированным использованием ИИ. Годом ранее таких случаев было около 12%.

И это не безобидное попросил чат-бота поправить письмо. В публичные ИИ-сервисы загружают договоры, исходный код, внутреннюю переписку, клиентские обращения и техническую документацию.

На веб-интерфейсы нейросетей приходится около 42% подобных инцидентов. Ещё 24% утечек связаны с браузерными расширениями и ИИ-помощниками.

Они получают доступ к вкладкам, истории сессий и cookie, а потом тихо делают то, на что им когда-то нажали «Разрешить». Самостоятельно подключённые API и библиотеки дают ещё 19%, инструменты для программирования — 15%.

Проблема в том, что классические средства защиты часто не видят ничего подозрительного. Домен легитимный, TLS работает, вредоносной сигнатуры нет. Только конфиденциальный документ уже уехал во внешний сервис.

Почти у трети компаний, использующих ИИ, находят хотя бы один API-ключ или секрет в небезопасном месте: конфигурациях, тестовых скриптах, рабочих станциях и Git-репозиториях. Получив такой ключ, атакующий может не только потратить чужой бюджет, но и добраться до подключённых баз данных и RAG-хранилищ.

Дороже всего здесь обходится позднее обнаружение. Инциденты с теневым ИИ в среднем увеличивают ущерб примерно на $670 тыс.

Эксперты советуют начинать не с тотальных запретов, а с инвентаризации сервисов, поиска ключей, контроля расширений и классификации данных. Потому что запретить ChatGPT приказом легко. Гораздо сложнее заметить, что сотрудник уже загрузил туда половину проекта.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru