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.

Эксперты: за год число вредоносных opensource-компонентов возросло в 11 раз

В 2025 году в компании CodeScoring зарегистрировали 457 тыс. вредоносных библиотек с открытым исходным кодом — в 11 раз больше, чем в предыдущем году. Зафиксировано также 14 тыс. новых уязвимостей в таких компонентах.

По словам специалистов, сохраняют актуальность и более ранние неприятные находки — к примеру, RCE-уязвимость Log4Shell, которая все еще присутствует в 15 тыс. сторонних библиотек. Публикация подобных пакетов грозит атаками на цепочку поставок.

В уходящем году также зафиксировано появление новой, еще более опасной угрозы — самоходного червя Shai Hulud, способного создавать новые репозитории и воровать конфиденциальные данные с CI/CD-платформ.

В связи с бурным ростом популярности ИИ объявился новый вектор атаки — slopsquatting: злоумышленники начали использовать склонность больших языковых моделей (БЯМ, LLM) к галлюцинациям для внедрения в легитимные проекты небезопасного кода.

Из-за этой особенности умный помощник по разработке может ошибиться и вместо легитимной библиотеки предложить для использования вредоносную со схожим названием. По данным CodeScoring, в России ИИ-ассистентов применяют 30% разработчиков, и потенциально опасные галлюцинации происходят у LLM в 20% случаев.

Чтобы защититься от атак на цепочку поставок, эксперты советуют вести тщательный учет компонентов, используемых для сборки софта, при установке библиотек выставлять запрет на исполнение скриптов, а также следовать стандарту ГОСТ Р 56939-2024 и активнее внедрять технологии безопасной разработки.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru