Gitpaste-12: самоходный Linux-бот, вооруженный десятком эксплойтов

Gitpaste-12: самоходный Linux-бот, вооруженный десятком эксплойтов

Gitpaste-12: самоходный Linux-бот, вооруженный десятком эксплойтов

Исследователи из Juniper Networks обнаружили скриптового Linux-зловреда, обладающего функционалом червя. Анализ показал, что для самораспространения Gitpaste-12, как его нарекли в Juniper, использует брутфорс и эксплойты. Новоявленный бот также умеет загружать дополнительные модули, обращаясь к GitHub и Pastebin.

В поле зрения экспертов Gitpaste-12 впервые попал 15 октября. Судя по коммитам, которые изучили в Juniper, коды нового зловреда появились на GitHub в начале июля. Исследование образцов шелл-скрипта Gitpaste-12 выявило код тестов, свидетельствующий о незавершенности проекта. На настоящий момент вредонос способен атаковать Linux-серверы с архитектурой x86 и IoT-устройства на чипах ARM и MIPS.

За самораспространение бота на другие устройства отвечает один из его модулей. Как показало тестирование, этот скрипт выбирает для атаки произвольный блок адресов /8, выделенный по CIDR (Classless Inter-Domain Routing — метод бесклассовой адресации в сетях на основе IP-протокола), и начинает перебирать все адреса в этом диапазоне. Один из вариантов сценария также открывает порты 30004 и 30005 для получения шелл-команд.

Чтобы загрузить свою копию на целевое устройство, Gitpaste-12 пытается подобрать пароль к Telnet-службе или применяет эксплойт — их в арсенале зловреда больше десятка:

  • CVE-2017-14135 для расширения WebAdmin к сборке OpenDreamBox;
  • CVE-2020-24217 для видеокодеров IPTV/H.264/H.265 на чипах производства HiSilicon;
  • CVE-2017-5638 для фреймворка Apache Struts;
  • CVE-2020-10987 для роутеров от Tenda;
  • CVE-2014-8361 для демона Miniigd в составе SDK Realtek;
  • CVE-2020-15893 для стека UPnP в роутерах D-Link;
  • CVE-2013-5948 для роутеров Asus;
  • EDB-ID: 48225 для GPON-роутеров Netlink;
  • EDB-ID: 40500 для IP-камер AVTECH;
  • CVE-2019-10758 для веб-интерфейса СУБД MongoDB;
  • CVE-2017-17215 для WiFi-роутеров HG532 производства Huawei.

Проникнув в целевую систему, Gitpaste-12 подключается к Pastebin и, используя оставленную операторами ссылку, загружает рекурсивный сценарий. Для нового скрипта на устройстве создается cron-задача на выполнение с интервалом в 1 минуту. По словам экспертов, это нужно для получения обновлений через Pastebin.

Затем Gitpaste-12 скачивает с GitHub модуль shadu1 и инициирует его запуск. Назначением этого сценария является устранение возможных помех. Он пытается заблокировать штатные средства защиты системы: правила файрвола, контроль доступа SELinux, модуль безопасности AppArmor и более обычные программы мониторинга / предотвращения атак.

Примечательно, что shadu1 способен также по команде отключать приложения-агенты, обеспечивающие защиту облачных сред. В коде скрипта обнаружены комментарии на китайском языке. С учетом этих находок исследователи предположили, что авторы Gitpaste-12 намерены с его помощью атаковать облачную инфраструктуру Alibaba и Tencent. Их конечной целью может являться добыча Monero за счет чужих мощностей: судя по содержимому конфигурационного файла, зловред умеет запускать криптомайнер XMRig.

Поскольку Gitpaste-12 был обнаружен недавно, он пока плохо детектируется антивирусами из коллекции VirusTotal. Благодаря вмешательству Juniper ссылки на Pastebin, ассоциируемые с ботом, были удалены, а Git-репозиторий со зловредными файлами закрыли.

Cloud.ru представила фильтр, скрывающий конфиденциальные данные от ИИ

На конференции GoCloud 2026 компания Cloud.ru анонсировала Guardrails Filter — инструмент для более безопасной работы с генеративным ИИ. Его задача довольно понятная: не дать конфиденциальным данным случайно утечь в большую языковую модель.

Схема работы выглядит так: сервис проверяет текст запроса, ищет в нём конфиденциальные данные — например, персональные сведения, банковские реквизиты, API-ключи и другие секреты, — затем маскирует их и только после этого отправляет обезличенный запрос в модель. Когда модель возвращает ответ, система подставляет реальные значения обратно.

Иначе говоря, пользователь получает нормальный результат, но сами чувствительные данные не уходят за пределы корпоративного контура в исходном виде.

Сейчас инструмент рассчитан на работу с моделями из сервиса Cloud.ru Foundation Models. В этой платформе доступно более 20 моделей разных типов, включая text-to-text, audio-to-text и image-text-to-text. При этом Cloud.ru отдельно уточняет, что механизм фильтрации будет доступен и в формате on-premise, то есть для установки на стороне самого заказчика.

Появление такого инструмента хорошо вписывается в общий тренд: компании всё активнее используют генеративный ИИ, но тема утечек данных остаётся одной из главных причин, почему внедрение идёт не так быстро, как хотелось бы. Особенно это чувствительно для отраслей, где много персональной и служебной информации, — например, для здравоохранения, ретейла и госсектора.

Кроме того, Cloud.ru сообщила, что добавила в Foundation Models LLM-модель российской компании HiveTrace с Guardrails-механизмом. По заявлению компании, такая модель должна лучше справляться с рисками вроде промпт-инъекций, утечки системных инструкций и некорректной обработки выходных данных.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru