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).

97% компаний в России внедряют ИИ, но 54% не видят его ценности

UserGate изучила, как российские компании внедряют инструменты на базе ИИ и что мешает делать это быстрее. Опрос прошёл в январе 2026 года, в нём участвовали 335 топ-менеджеров компаний с выручкой от 100 млн рублей в год. Картина получилась довольно показательная: 97% компаний уже используют ИИ, тестируют его в пилотах или собираются внедрять в ближайшее время.

То есть искусственный интеллект из разряда «модного тренда» окончательно перешёл в категорию рабочих инструментов.

Чаще всего ИИ применяют для вполне прикладных задач. На первом месте — генерация отчётов и аналитики (42%). Далее идут оптимизация сетевой инфраструктуры (38%), анализ больших массивов логов (37%), ускорение расследований инцидентов (35%) и повышение эффективности Help Desk (32%).

Иными словами, бизнес в первую очередь использует ИИ там, где он помогает сэкономить время и ресурсы или усилить функции безопасности.

Интересно, что приоритеты зависят от масштаба компании. В корпоративном сегменте более 60% респондентов указали анализ больших логов как ключевое направление — что логично при объёмах данных в крупных ИТ-ландшафтах. В среднем бизнесе на первый план выходит оптимизация сетевой инфраструктуры (45%).

При этом 7% компаний пока вообще не рассматривают внедрение ИИ. Главные причины — неясная ценность технологии (54%) и неопределённость рисков (38%). Также среди барьеров называют отсутствие чёткого распределения ответственности (29%), ограниченные бюджеты (29%) и нехватку экспертизы (17%). По сути, речь идёт не столько о скепсисе, сколько о нехватке понимания, как именно внедрять ИИ и как управлять связанными с ним рисками.

Отдельно респондентов спросили, какие технологии окажут наибольшее влияние на кибербезопасность в ближайшие 12 месяцев. Лидером стали ИИ и машинное обучение — их назвали около половины представителей коммерческого и государственного сегментов. Даже те компании, которые пока осторожничают с практическим внедрением, всё равно рассматривают машинное обучение как ключевой фактор трансформации ИБ в среднесрочной перспективе.

Как отмечает руководитель отдела стратегической аналитики UserGate Юлия Косова, бизнес уже активно использует ИИ в операционных и защитных сценариях, но ожидания рынка зачастую опережают текущую практику. Дальнейший эффект, по её словам, будет зависеть от зрелости процессов, качества данных и способности управлять рисками.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru