Полиморфик Shikitega проникает в Linux малыми дозами и открывает бэкдор

Полиморфик Shikitega проникает в Linux малыми дозами и открывает бэкдор

Полиморфик Shikitega проникает в Linux малыми дозами и открывает бэкдор

Специалисты AT&T обнаружили нового, очень скрытного Linux-зловреда, позволяющего через эксплойт повысить привилегии и захватить контроль над конечным или IoT-устройством. В настоящее время Shikitega нацелен на установку майнера монеро, однако его можно с легкостью приспособить для доставки и более опасного пейлоада.

Каким образом вредонос попадает в системы, пока не установлено. Анализ кода выявил многоступенчатую цепочку заражения (по несколько сотен байт за шаг) и другие результаты усилий авторов Shikitega, стремившихся уберечь свое детище от обнаружения.

Так, для обхода антивирусов в нем используется схема кодирования полезной нагрузки Shikata Ga Nai. Эта техника из арсенала Metasploit обеспечивает полиморфизм, позволяя защитить код от статического анализа на основе сигнатур.

Заражение начинается с небольшого, весом 370 байт, ELF-файла — дроппера с шелл-кодом, контрольная сумма которого постоянно меняется. Используя кодировщик, зловред слой за слоем расшифровывает полезную нагрузку; составной итог запускается на исполнение, в ходе которого устанавливается связь с C2-сервером.

При подключении тот отдает дополнительный шелл-код, который сохраняется и запускается в памяти зараженного устройства. Одна из этих команд загружает и активирует Mettle — облегченный вариант бэкдора Meterpreter, позволяющий расширить возможности удаленного контроля и выполнения кода.

Этот модуль, в свою очередь, загружает другой крохотный ELF-файл, который обеспечивает эксплойт CVE-2021-4034 (кодовое имя PwnKit) и CVE-2021-3493 для повышения привилегий и доставки финальной полезной нагрузки — XMRig 6.17.0. Чтобы обеспечить криптомайнеру постоянное присутствие, в систему загружаются шелл-скрипты, добавляющие задания cron: два для текущего пользователя, два для root. В результате все загруженные файлы стираются, что тоже снижает риск обнаружения вредоносной программы.

 

Командная инфраструктура Shikitega размещена на легитимном облачном хостинге. Это стоит дороже и облегчает идентификацию авторов атак, если те попадут в поле зрения правоохраны, но помогает скрыть факты взлома и заражения.

В России разработали способ удалить свой биометрический след

В ИТ-компании «Криптонит» (входит в «ИКС Холдинг») разработали метод, который позволяет выборочно удалять цифровые образы людей из систем распознавания лиц. Если совсем просто, речь идёт о технологии, которая должна помочь реализовать право человека отозвать согласие на обработку своей биометрии — так, чтобы система действительно перестала его узнавать.

Проблема тут в том, что современные системы распознавания лиц устроены не так прямолинейно, как может показаться.

Даже если сведения о человеке формально удалили из базы, его цифровой образ может всё равно остаться внутри уже обученной модели. То есть на бумаге данные вроде бы стерли, а на практике алгоритм всё ещё способен узнать этого человека.

Именно это и делает тему особенно чувствительной. С биометрией всё сложнее, чем с обычными персональными данными: пароль можно поменять, а лицо — нет. Если такие данные утекают, риски уже совсем другого уровня, потому что украденные цифровые слепки можно использовать для создания поддельных образов и обхода биометрической аутентификации.

 

В «Криптоните» утверждают, что их метод решает задачу не маскировкой и не косметическим удалением, а на уровне внутренней логики самой модели. Проще говоря, алгоритм перестаёт использовать сведения о конкретном человеке и больше не может его распознавать, при этом способность узнавать остальных людей сохраняется.

По словам разработчиков, на тестовых наборах данных технология показала заметное снижение эффективности распознавания именно тех лиц, которые нужно «забыть», — до 88%. При этом общая точность системы, как утверждается, осталась на прежнем уровне.

Практическое применение у такого подхода вполне очевидное. В первую очередь это системы видеонаблюдения с распознаванием лиц, СКУД и корпоративная безопасность. Например, технология может пригодиться для удаления биометрических данных уволенных сотрудников, когда компания обязана прекратить их обработку, но не хочет при этом заново переобучать всю систему с нуля.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru