Новый Linux-бэкдор приходит через дыру в Log4J и прокладывает DNS-туннель

Новый Linux-бэкдор приходит через дыру в Log4J и прокладывает DNS-туннель

Новый Linux-бэкдор приходит через дыру в Log4J и прокладывает DNS-туннель

В начале февраля в сетевую ловушку Qihoo 360 попал вредоносный ELF-файл, который система опознала как незнакомца. Анализ нового семпла показал, что это бот с функциями бэкдора, способный также открывать SOCKS5-прокси и устанавливать руткит.

Новобранец, которого эксперты нарекли B1txor20, распространяется через эксплойт Log4Shell (CVE-2021-44228) и примечателен тем, что для маскировки коммуникаций с C2 использует DNS-туннелирование. Наличие большого количества неиспользуемых функций, а также багов в реализации некоторых механизмов позволило аналитикам заключить, что данный Linux-бот находится в стадии активной разработки.

Троян нацелен в основном на устройства с CPU-архитектурой ARM или х86 64-бит. На настоящий момент обнаружено четыре образца B1txor20 с почти одинаковым набором функций. Из основных исследователи назвали следующие:

  • создание сокета для обеспечения шелл-доступа;
  • создание и запуск прокси-сервиса;
  • выполнение произвольных системных команд (поддерживаются полтора десятка);
  • установка руткита;
  • загрузка информации о системе на удаленный сервер.

В зараженной системе зловред выдает себя за процесс netns. При исполнении он генерирует свой ID и расшифровывает (XOR) доменное имя для связи с C2 через DNS-туннель (webserv.systems, зарегистрировано на шесть лет), а также секретный ключ RC4 для шифрования трафика.

После этого B1txor20 проверяет доступность DNS-сервера и по результатам теста выбирает вариант связи (прямой или релейный) для регистрации на C2-сервере и приема команд. Для защиты своего трафика вредонос использует не только RC4-шифрование, но также сжатие данных с помощью ZLIB и кодирование по base64.

Подпишитесь на новости

Orion soft предложил посчитать пользу от ИИ через платформу StarScale AI

Orion soft анонсировал StarScale AI — платформу, которая должна показать, сколько компания тратит на искусственный интеллект и что получает взамен. Потому что внедрение нейросети звучит эффектно ровно до вопроса финансового директора: а окупается это всё когда?

Как объясняет разработчик, решение объединяет сведения об ИИ-инструментах, моделях и сценариях использования. Расходы и эффект можно рассматривать по компании, подразделениям, командам и отдельным пользователям.

Платформа собирает данные о запросах, потреблении токенов и инфраструктурных затратах, связывает их с конкретными сотрудниками и проектами. Задача — выяснить, какие инструменты действительно востребованы, а какие просто красиво числятся в отчёте о цифровизации.

Помимо расходов, заявлена оценка результата: например, сэкономленного рабочего времени и его денежного эквивалента. На этой основе бизнесу предлагают решать, какие ИИ-проекты развивать, какие оптимизировать, а какие пора закрывать.

По сценарной оценке Orion soft, крупный российский бизнес в 2026 году может потребить 912,5 трлн токенов примерно на 237 млрд рублей. Это расчёт возможного потребления, а не уже выставленный рынку счёт.

Главная задача продукта — ответить на вопрос: нейросеть помогает зарабатывать и экономить или просто уверенно превращает бюджет в токены? Для корпоративного ИИ это разговор куда полезнее очередного соревнования по числу запущенных ассистентов.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru