Уязвимость в вымогательском ПО для Linux свела стойкость шифрования на нет

Уязвимость в вымогательском ПО для Linux свела стойкость шифрования на нет

Исследователи лаборатории Bitdefender проанализировали недавно анонсированное вымогательское вредоносное ПО Linux.Encoder.1, осуществляющее шифрование данных на серверах с Linux и FreeBSD, и нашли в нём серьёзный промах в организации процесса шифрования, позволяющий расшифровать данные без получения приватного ключа RSA.

Результаты анализа послужили основой для написания Python-скрипта, автоматизирующего расшифровку и восстановление данных.

Напомним, что метод сокрытия данных Linux.Encoder.1 сводится к генерации ключа для алгоритма симметричного шифрования AES, шифрование файлов при помощи AES, а затем шифровании ключа AES при помощи открытого ключа на основе асимметричного алгоритма RSA. Таким образом, для того чтобы расшифровать конечные файлы необходимо знать ключ для алгоритма AES, который зашифрован методом RSA, а для расшифровки требуется получить закрытый ключ RSA. Алгоритм AES применяется для конечных файлов в силу высокой производительности, в то время как RSA ограничивается только шифрованием ключей AES из-за большой ресурсоёмкости, сообщает opennet.ru.

Суть ошибки разработчиков вредоносного ПО в том, что они использовали некриптостойкий генератор случайных чисел и оставили неизменным время модификации файла, т.е. данные о векторе инициализации AES. Оставленной информации оказалось достаточно для восстановления исходного ключа AES и позволило обойтись без дешифровки ключа с использованием метода RSA. Случайные значения для ключей и векторов инициализации получались через вызов rand() из стандартной библиотеки, который использует генератор псевдослучайных чисел, отталкивающийся от текущего системного времени. Системное время шифрования было сохранено в метаданных файла (время модификации файла), что позволяет восстановить состояние генератора случайных чисел и симулировать процесс формирования ключа на момент вредоносного шифрования.

Кроме того, стали известны подробности поражения серверов вредоносным шифровальщиком. Linux.Encoder.1 проникал в систему эксплуатируя уязвимость в платформе электронной коммерции Magento, позволяющую атакующему выполнить произвольный PHP-код на сервере.

152-ФЗ и нейросети: какие данные нельзя бездумно отдавать ChatGPT

Пока компании массово подключают ChatGPT, Claude, DeepSeek и другие LLM к работе с договорами, тикетами, CRM и корпоративной почтой, многие забывают об одной неприятной детали: вместе с документами в нейросети часто отправляются персональные данные. А значит, в игру вступает 152-ФЗ.

Пользователь Хабра под ником lnk опубликовал подробный разбор того, как российское законодательство смотрит на использование ИИ при обработке данных клиентов, сотрудников и контрагентов.

По его словам, проблема возникает гораздо раньше, чем многие думают. Персональными данными могут считаться не только ФИО, телефоны и паспортные данные, но и ИНН физлица, который сам по себе позволяет идентифицировать человека.

Даже данные из открытых источников вроде ЕГРЮЛ не перестают быть персональными данными только потому, что они опубликованы в интернете.

Автор обращает внимание, что отправка таких данных в зарубежные ИИ-сервисы автоматически поднимает вопросы трансграничной передачи данных. При этом главная проблема, по его мнению, даже не уведомления Роскомнадзора, а отсутствие договора поручения на обработку персональных данных с большинством зарубежных поставщиков LLM.

В качестве относительно безопасных вариантов он называет использование российских облачных платформ с соответствующими договорами либо развёртывание моделей в собственном контуре компании. Ещё один путь — предварительное обезличивание данных перед отправкой в модель.

Отдельно автор подчёркивает, что простая замена имён на идентификаторы вроде user_123 не всегда решает проблему. Если связь между токеном и человеком можно восстановить, такие данные всё ещё могут считаться персональными.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru