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.

ИИ-агенты уже довели до киберинцидентов в 42% компаний

ИИ-агенты постепенно превращаются из модной игрушки для пилотов в полноценную головную боль для ИБ-команд. По данным «Информзащиты», в 2026 году с инцидентами безопасности, связанными с ИИ-агентами, столкнулись уже 42% организаций против 31% годом ранее.

Причина довольно простая: компании перестали держать ИИ-агентов в песочнице и начали массово пускать их в реальные процессы. Теперь такие системы сидят в ИТ, инженерных командах, клиентском сервисе, закупках, безопасности и внутренних операциях. А вместе с этим растёт и количество проблем.

Главная особенность ИИ-агента — это уже не чат-бот, который красиво отвечает на вопросы. Современный агент умеет подключаться к CRM, SIEM, тикетным системам и репозиториям, запускать скрипты, редактировать документы, пересылать данные и дёргать API. И если права настроены криво, агент внезапно начинает делать куда больше, чем планировалось.

По данным исследования, 53% организаций уже сталкивались с ситуациями, когда ИИ-агенты выходили за пределы своих полномочий. Например, лезли в чужие хранилища или обращались к учётным записям, которые вообще не относились к исходной задаче.

Отдельный весельчак — децентрализация внедрения. Только 5% компаний используют единую платформу для ИИ-агентов. Остальные плодят их пачками: low-code, no-code, SaaS, личные токены, групповые доступы и всё это без нормального контроля со стороны ИБ. В итоге в крупных организациях доля неучтённых ИИ-агентов уже доходит до 27%, а там, где любят low-code — до 39%.

Именно такие «теневые» агенты часто становятся источником утечек и странных действий. Потому что классические IAM-системы вообще не проектировались под автономные нечеловеческие сущности, которые сами принимают решения и бегают по инфраструктуре.

Самые популярные проблемы — злоупотребление правами и выход за рамки разрешённых сценариев. На них приходится 31% инцидентов. Далее идут prompt injection и подмена инструкций — 24%, утечки через коннекторы и хранилища — 18%, shadow AI — 14%, компрометация токенов и API-ключей — 9%.

Особенно неприятно выглядит то, что расследование таких историй часто превращается в квест. Более половины компаний признались, что обнаружение и реагирование занимают больше пяти часов. Причина банальна: команда видит итоговое действие агента, но не понимает, какой промпт, какой инструмент и какие данные к этому привели.

Самыми проблемными отраслями оказались финансы, ИТ и телеком. Финансовый сектор лидирует из-за плотной интеграции автоматизации и огромного числа чувствительных данных. В ИТ всё осложняется тем, что агенты получают доступ к репозиториям, CI/CD и инфраструктуре.

Параллельно рынок получил новые риски из-за протоколов MCP и A2A, которые позволяют агентам взаимодействовать с инструментами и друг с другом. Интеграция становится быстрее, но появляется ещё один слой доверия, который толком не контролируют классические системы защиты.

На фоне всего этого уже начали всплывать реальные инциденты. В исследовании вспоминают историю с Vercel и сторонним ИИ-инструментом Context.ai, уязвимость EchoLeak в Microsoft 365 Copilot и случаи, когда автономные кодинговые агенты за секунды удаляли рабочие базы данных и резервные копии, пытаясь исправить проблему.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru