Вредоносный майнер для Linux от TeamTNT научился избегать детектирования

Вредоносный майнер для Linux от TeamTNT научился избегать детектирования

Вредоносный майнер для Linux от TeamTNT научился избегать детектирования

Киберпреступная группа TeamTNT добавила в свой вредоносный криптомайнер для систем Linux новые функции, позволяющие ещё лучше спрятать вредонос от защитного софта и глаз исследователей. Об этом сообщили исследователи из AT&T Alien Labs.

Напомним, что майнер является составной частью ботнета TeamTNT, о котором не так давно писали специалисты Trend Micro. В декабре, по данным исследователей, боты Xanthe, принадлежащие кибергруппировке, начали проникать на серверы Linux через плохо настроенные Docker API.

Задача ботнета TeamTNT — добывать криптовалюту для киберпреступников. Известно, что кампания злоумышленников активна как минимум с апреля 2020 года. Основной целью вредоноса являются установки Docker, однако операторы также атакуют и некорректно настроенные инсталляции Kubernetes.

Теперь специалисты рассказали об усовершенствовании зловреда, разрабатываемого TeamTNT. В частности, операторы ботнета стали использовать новый инструмент, помогающий спрятать вредоносный процесс от программ-анализаторов (вроде «ps» и «lsof»).

«Киберпреступная группировка использует новый инструмент, чтобы избежать детектирования. Операторы ботнета скопировали новые функциональные возможности из репозиториев с открытым исходным кодом», — пишут эксперты AT&T Alien Labs.

Речь идёт об инструменте libprocesshider, исходный код которого доступен с 2014 года на GitHub. Согласно описанию, libprocesshider позволяет «спрятать процесс в системах Linux с помощью прелоадера ld».

Изначально новый инструмент попадает в систему жертвы в виде замаскированного tar-файла, дальше его распаковывает скрипт и записывает по пути /usr/local/lib/systemhealt.so. После этого libprocesshider добавляется в /etc/ld.so.preload.

В России разработали способ удалить свой биометрический след

В ИТ-компании «Криптонит» (входит в «ИКС Холдинг») разработали метод, который позволяет выборочно удалять цифровые образы людей из систем распознавания лиц. Если совсем просто, речь идёт о технологии, которая должна помочь реализовать право человека отозвать согласие на обработку своей биометрии — так, чтобы система действительно перестала его узнавать.

Проблема тут в том, что современные системы распознавания лиц устроены не так прямолинейно, как может показаться.

Даже если сведения о человеке формально удалили из базы, его цифровой образ может всё равно остаться внутри уже обученной модели. То есть на бумаге данные вроде бы стерли, а на практике алгоритм всё ещё способен узнать этого человека.

Именно это и делает тему особенно чувствительной. С биометрией всё сложнее, чем с обычными персональными данными: пароль можно поменять, а лицо — нет. Если такие данные утекают, риски уже совсем другого уровня, потому что украденные цифровые слепки можно использовать для создания поддельных образов и обхода биометрической аутентификации.

 

В «Криптоните» утверждают, что их метод решает задачу не маскировкой и не косметическим удалением, а на уровне внутренней логики самой модели. Проще говоря, алгоритм перестаёт использовать сведения о конкретном человеке и больше не может его распознавать, при этом способность узнавать остальных людей сохраняется.

По словам разработчиков, на тестовых наборах данных технология показала заметное снижение эффективности распознавания именно тех лиц, которые нужно «забыть», — до 88%. При этом общая точность системы, как утверждается, осталась на прежнем уровне.

Практическое применение у такого подхода вполне очевидное. В первую очередь это системы видеонаблюдения с распознаванием лиц, СКУД и корпоративная безопасность. Например, технология может пригодиться для удаления биометрических данных уволенных сотрудников, когда компания обязана прекратить их обработку, но не хочет при этом заново переобучать всю систему с нуля.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru