Бэкдор BPFdoor пять лет атаковал Linux и Solaris, оставаясь незамеченным

Бэкдор BPFdoor пять лет атаковал Linux и Solaris, оставаясь незамеченным

Бэкдор BPFdoor пять лет атаковал Linux и Solaris, оставаясь незамеченным

Недавно экспертам попался на глаза бэкдор BPFdoor, которому удалось более пяти лет атаковать системы Linux и Solaris, оставаясь при этом незамеченным. С помощью этого вредоноса злоумышленники получали полный контроль над устройством, работающим на базе Linux/Unix.

BPFdoor предоставляет оператору возможность удалённо подключиться к Linux-шеллу. При этом бэкдору не требуются открытые порты, его нельзя остановить файрволами, а отправлять команды вредоносу можно с любого IP-адреса.

Фактически вся эта функциональность делает BPFdoor идеальным инструментом для корпоративного кибершпионажа и сложных атак. Вредонос может слушать один или несколько портов и принимать пакеты от одного или нескольких хостов.

Первые три буквы имени BPFdoor намекают на то, что бэкдор использует сниффер Berkeley Packet Filter, работающий на уровне сетевого интерфейса и способный просматривать весь трафик, а также отправлять пакеты по любому адресу.

Именно благодаря работе на низком уровне BPF обходит все правила межсетевых экранов. Как объясняют специалисты, бэкдор вполне можно портировать на BSD. Известно, что BPFdoor парсит пакеты ICMP, UDP и TCP, проверяя наличие в них паролей и других важных данных.

Вредонос отличается возможностью мониторить любые порты, даже если они заняты безобидными веб-серверами, FTP- и SSH-клиентами.

 

В техническом разборе BPFdoor исследователи отмечают интересные функциональные возможности, помогающие бэкдору уходить от детектирования. К слову, наиболее ранний образец BPFdoor, загруженный на VirusTotal, датируется августом 2018 года.

152-ФЗ и нейросети: какие данные нельзя бездумно отдавать ChatGPT

Пока компании массово подключают ChatGPT, Claude, DeepSeek и другие LLM к работе с договорами, тикетами, CRM и корпоративной почтой, многие забывают об одной неприятной детали: вместе с документами в нейросети часто отправляются персональные данные. А значит, в игру вступает 152-ФЗ.

Пользователь Хабра под ником lnk опубликовал подробный разбор того, как российское законодательство смотрит на использование ИИ при обработке данных клиентов, сотрудников и контрагентов.

По его словам, проблема возникает гораздо раньше, чем многие думают. Персональными данными могут считаться не только ФИО, телефоны и паспортные данные, но и ИНН физлица, который сам по себе позволяет идентифицировать человека.

Даже данные из открытых источников вроде ЕГРЮЛ не перестают быть персональными данными только потому, что они опубликованы в интернете.

Автор обращает внимание, что отправка таких данных в зарубежные ИИ-сервисы автоматически поднимает вопросы трансграничной передачи данных. При этом главная проблема, по его мнению, даже не уведомления Роскомнадзора, а отсутствие договора поручения на обработку персональных данных с большинством зарубежных поставщиков LLM.

В качестве относительно безопасных вариантов он называет использование российских облачных платформ с соответствующими договорами либо развёртывание моделей в собственном контуре компании. Ещё один путь — предварительное обезличивание данных перед отправкой в модель.

Отдельно автор подчёркивает, что простая замена имён на идентификаторы вроде user_123 не всегда решает проблему. Если связь между токеном и человеком можно восстановить, такие данные всё ещё могут считаться персональными.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru