FontOnLake: убойный коктейль из бэкдора с руткитом для Linux

FontOnLake: убойный коктейль из бэкдора с руткитом для Linux

FontOnLake: убойный коктейль из бэкдора с руткитом для Linux

Эксперты ESET предупреждают о растущей угрозе со стороны модульных Linux-зловредов, объединенных в семейство с кодовым именем FontOnLake. Набор вредоносных инструментов, включающий бэкдор и руткит режима ядра, находится в стадии активной разработки; создатели часто его апгрейдят, добавляя новые функции.

Судя по датам загрузки образцов FontOnLake на VirusTotal, этот профессионально исполненный тулкит впервые пустили в ход в мае этого года. Местоположение авторов находок и прописка C2-серверов вредоноса говорят о том, что круг интересов злоумышленников пока ограничен Юго-Восточной Азией.

Операторы FontOnLake (в Avast и Lacework Labs его идентифицируют как HCRootkit) прилагают все усилия, чтобы скрыть вредоносную активность. Атаки проводятся точечно; для загрузки основных модулей используются модификации стандартных утилит Linux. Каждой версии тулкита назначается свой командный сервер, в случае обнаружения его быстро заменяют; выбор портов для подключения к С2 необычен.

Выявленные компоненты FontOnLake исследователи разделили на три группы:

  • троянизированные приложения — легитимные бинарные коды, адаптированные под загрузку основных модулей зловреда, сбор данных и выполнение других вредоносных действий;
  • бэкдоры — написанные на C++ компоненты режима пользователя, обеспечивающие связь с оператором; могут также создавать, модифицировать и удалять файлы, работать как прокси, выполнять шелл-команды и Python-скрипты;
  • руткиты — основанные на opensource-проекте Suterusu компоненты режима ядра, обеспечивающие маскировку и постоянное присутствие в системе; могут также выполнять проброс портов и загружать обновления или резервные бэкдоры.  

Все перечисленные компоненты взаимодействуют друг с другом через виртуальный файл, создаваемый руткитом. Чтение и запись в этот файл осуществляются по команде с C2-сервера.

 

Способ доставки FontOnLake на Linux-сервер установить не удалось. Конечная цель злоумышленников тоже пока неизвестна. С полнотекстовой версией отчета ESET можно ознакомиться на сайте компании (PDF).

В Security Vision SOAR появились ИИ-ассистент и ML-отчёты

Security Vision выпустила обновление платформы SOAR, добавив в неё несколько заметных функций — локальный ИИ-ассистент, ML-скоринг инцидентов и автоматические ML-отчёты по итогам расследований. Обновление ориентировано на повседневную работу SOC и обработку инцидентов без выхода за контур заказчика.

Security Vision SOAR используется для управления и автоматизации реагирования на инциденты информационной безопасности на всех этапах их жизненного цикла — от выявления и анализа до восстановления и постинцидентной работы.

В основе платформы лежит объектно-ориентированный подход: каждый элемент инцидента — будь то хост, учётная запись, процесс или артефакт — рассматривается как отдельный объект со своей историей, связями и возможными действиями.

Сценарии реагирования в системе динамические: плейбуки автоматически подстраиваются под развитие инцидента, появление новых данных и техник атак. Дополнительно платформа выстраивает цепочку Kill Chain, показывая, как развивалась атака и какие шаги предпринимал злоумышленник.

Система также предлагает рекомендации по дальнейшим действиям, опираясь на контекст инцидента, накопленный опыт SOC и ML-модели, включая оценку вероятности ложного срабатывания.

 

В новом релизе появился локальный ИИ-ассистент в формате чат-бота. Он работает полностью внутри инфраструктуры заказчика и не обращается к внешним сервисам. Ассистент учитывает контекст конкретного инцидента — его стадию, связанные объекты, историю действий и похожие кейсы — и помогает аналитикам разбираться в событиях, расшифровывать логи, понимать техники атак или формировать команды для диагностики. Модель может дообучаться прямо в SOC на результатах обработки инцидентов и аналитических бюллетенях, при этом все данные остаются внутри контура.

Ещё одно нововведение — ML-скоринг критичности инцидентов. Модель автоматически оценивает приоритет события на основе его масштаба и значимости затронутых активов, что упрощает триаж и помогает быстрее понять, какие инциденты требуют внимания в первую очередь.

Также в платформе появился ML-summary — автоматическое резюме по итогам расследования. При закрытии инцидента система формирует краткий отчёт в едином формате: что произошло, какие действия были выполнены, к какому результату они привели и удалось ли атакующему чего-то добиться. Такое резюме сохраняется в карточке инцидента и отчётности, упрощая передачу дел между сменами и снижая потерю контекста.

В целом обновление направлено на то, чтобы упростить и ускорить рутинную работу SOC: быстрее разбираться в инцидентах, снижать нагрузку на аналитиков и сохранять знания внутри команды без необходимости вручную оформлять каждый шаг расследования.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru