Представлены работающие на GPU протитипы руткита и кейлоггера для Linux

Представлены работающие на GPU протитипы руткита и кейлоггера для Linux

Исследователи безопасности из команды Team Jellyfish воплотили в жизнь теоретический метод применения GPU для отслеживания активности в системе и подготовили рабочие прототипы руткита и кейлоггера, выполняемые на GPU для скрытия своего присутствия в системе.

Руткит и кейлоггер примечательны тем, что получив доступ к GPU, они обходятся без традиционных привязок и изменений кода ядра операционной системы. Отслеживание буфера, содержащего данные о нажатых клавишах, производится непосредственно из GPU при помощи DMA. На CPU выполняется только инициализация, после чего вся активность руткита ограничивается GPU, пишет opennet.ru.

В настоящее время реализована только работа на системах с отдельными видеокартами (GPU, интегрированные с CPU, пока не поддерживаются) AMD и NVIDIA. Прототип руткита реализован в пространстве пользователя и загружается при помощи LD_PRELOAD. Для организации выполнения кода на GPU применяется OpenCL API, что требует наличия драйверов с поддержкой OpenCL.

После загрузки все данные размещаются в видеопамяти, что затрудняет обнаружение руткита. Перехват содержимого памяти CPU производится через DMA. Выполнение на стороне GPU также позволяет задействовать средства GPU для выполнения сложных вычислений. 

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