Зловред BPFDoor использует давнюю уязвимость в Solaris для получения root

Зловред BPFDoor использует давнюю уязвимость в Solaris для получения root

Зловред BPFDoor использует давнюю уязвимость в Solaris для получения root

Компания CrowdStrike опубликовала результаты анализа атак на Solaris и Linux с целью внедрения импланта BPFDoor. Как оказалось, в первом случае злоумышленники пытаются закрепиться в системе через эксплойт уязвимости, опубликованной в 2019 году.

Кастомный бэкдор BPFDoor отличает умение мастерски избегать обнаружения: его с 2018 года используют в целевых атаках, а заметили только в прошлом году. Кибергруппа, владеющая этим зловредом (известна как Red Menshen, в CrowdStrike ее нарекли DecisiveArchitect), предположительно имеет китайские корни и выбирает мишенями телеком-провайдеров, правительственные ведомства, учебные заведения и логистические компании.

Командный трафик BPFDoor (JustForFun в версии CrowdStrike) тщательно скрывается: управление осуществляется с использованием VPS-серверов и прокси на взломанных роутерах Тайваня. При такой схеме вредонос может получать команды с любого IP-адреса, к тому же ему не нужно с этой целью открывать какие-либо порты — только сырой сокет.

Новое исследование показало, что после получения доступа к Solaris злоумышленники пытаются применить эксплойт CVE-2019-3010 — PoC-код, опубликованный три года назад. Соответствующая уязвимость привязана к компоненту XScreenSaver и позволяет рядовому юзеру повысить привилегии до root; патч вышел в октябре 2019 года.

Необходимые для эксплойта бинарники обычно загружаются через пару минут после развертывания бэкдора. Последний при исполнении перезаписывает командную строку в рабочей среде своего процесса, выбирая невинную альтернативу из десяти возможных, вшитых в код. Этот прием призван скрыть взаимодействие BPFDoor с оператором; так, при проверке состояния процессов (команда –ps) создание интерактивного шелла будет выглядеть, например, как запуск менеджера очередей Postfix.

В случае с Linux такой спуфинг спокойно проходит; в Solaris нужный механизм отсутствует, поэтому для достижения искомого эффекта DecisiveArchitect использует переменную окружения LD_PRELOAD. По данным CrowdStrike, в апреле этого года хакеры обновили свои техники и тактики и стали таким же образом прятать своего зловреда на Linux-машинах (при загрузке импланта в легитимный процесс /sbin/agetty).

Обнаружить BPFDoor в Linux нелегко: для обеспечения постоянного доступа к системе авторы атаки модифицируют доступные скрипты SysVinit — внедряют ссылку на небольшой файл сценария, который, в свою очередь, указывает на имплант. Более того, они используют разные имена файлов и пути поиска для BPFDoor и связанных с ним скриптов.

В результате простой просмотр кодов SysVinit вряд ли поможет найти бэкдор, его можно выявить, только отыскав все умышленно созданные привязки — а они в зараженных системах неодинаковы. Эксперты советуют с этой целью использовать EDR со средствами машинного обучения и функциями мониторинга админ-утилит и процессов Linux.

В отсутствие такого решения можно с помощью команды lsof поискать процессы с отрытым сырым сокетом. В стандартных установках Solaris эта утилита отсутствует, поэтому придется использовать другие команды, позволяющие получить дополнительную информацию о запущенных процессах (см. блог-запись CrowdStrike).

Исследователи также обнаружили в атаках DecisiveArchitect два скрипта, заточенных под Windows. Их назначение пока неизвестно, хотя хакеры взаимодействуют с Windows-машинами — на начальных этапах атаки. Кастомных имплантов при этом не выявлено.

«Не снимайте меня»: как случайные прохожие смогут управлять видеосъёмкой

Камеры сегодня повсюду: в смартфонах, умных очках, экшн-камерах и даже в «умных» дверных звонках. Проблема в том, что в кадр регулярно попадают люди, которые вовсе не давали согласия на съёмку. Исследователи из Калифорнийского университета в Ирвайне решили проверить, можно ли это исправить и представили систему BLINDSPOT.

BLINDSPOT (PDF) — это прототип системы, которая позволяет случайным прохожим прямо сигнализировать камере о своих предпочтениях по конфиденциальности.

Без регистрации, без загрузки биометрии в облако и без привязки к личности. Всё работает локально, на устройстве.

Если человек попадает в поле зрения камеры и подаёт сигнал, система находит его лицо, отслеживает его и автоматически размывает изображение ещё до сохранения или передачи видео. Причём BLINDSPOT проверяет, что сигнал действительно исходит от того, чьё лицо находится в кадре — если «география» не сходится, команда просто игнорируется.

Прототип реализовали на обычном смартфоне Google Pixel.

Исследователи протестировали сразу три варианта, как прохожий может «договориться» с камерой:

1. Жесты руками. Самый простой вариант — провести рукой перед лицом, чтобы включить размытие, и повторить жест в обратную сторону, чтобы его отключить. Никакого дополнительного оборудования не нужно. На расстоянии до 1-2 метров система срабатывала почти безошибочно, а реакция занимала меньше 200 миллисекунд.

2. Световой маячок. Во втором сценарии человек носит с собой небольшой LED-маячок, который мигает в заданном шаблоне и передаёт цифровой сигнал камере. Такой способ работает уже на расстоянии до 10 метров в помещении, с точностью около 90% и без ложных срабатываний. Время отклика — чуть больше полсекунды.

3. UWB-метка. Третий вариант использует ultra-wideband — радиотехнологию с очень точным определением расстояния и направления. Камера и метка обмениваются короткими сигналами через Bluetooth и UWB. Этот способ оказался самым стабильным: точность часто превышала 95%, система корректно работала с несколькими людьми сразу и не давала ложных срабатываний.

 

Главный вывод исследователей — управление приватностью «со стороны прохожего» вполне реально даже на обычном смартфоне.

Как и ожидалось, есть нюансы. Во-первых, расстояние: система должна «видеть» лицо. На практике это означает максимум около 10 метров — дальше лица становятся слишком мелкими для надёжного распознавания.

Во-вторых, толпы. Когда в кадре появляется больше восьми человек, производительность падает: растёт задержка, теряются кадры. Это ограничение связано с обработкой видео на устройстве и одинаково проявляется для всех способов сигнализации.

В-третьих, условия съёмки. Яркий солнечный свет мешает световым маячкам, движение в плотной толпе снижает точность жестов. Задержка между сигналом и фактическим размытием может составлять от долей секунды до двух секунд — и в этот момент запись всё ещё идёт.

Наконец, вопрос железа. Два из трёх вариантов требуют дополнительных устройств, которые пока не являются массовыми. Поддержка таких сигналов напрямую со смартфонов — скорее идея на будущее.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru