Хакеры устанавливают бэкдоры в гипервизоры ESXi с помощью VIB-пакетов

Хакеры устанавливают бэкдоры в гипервизоры ESXi с помощью VIB-пакетов

Хакеры устанавливают бэкдоры в гипервизоры ESXi с помощью VIB-пакетов

При разборе одной из целевых хакерских атак эксперты Mandiant обнаружили несколько неизвестных ранее бэкдоров в гипервизоре VMware ESXi и подконтрольных виртуальных машинах. Как оказалось, для внедрения и сокрытия вредоносных кодов взломщики использовали установочные пакеты vSphere — VIB.

В VIB помимо заархивированной полезной нагрузки входят XML-дескриптор с конфигурационными данными и цифровая подпись. Такие пакеты можно использовать для создания задач автозагрузки, кастомных правил межсетевого экрана, развертывания обновлений и кастомных бинарников при перезапуске ESXi.

Прежде чем принять VIB, хост-система производит верификацию, в ходе которой определяется степень доверия к содержимому. При этом, кроме цифровой подписи, используется пометка в XML-файле: certified («сертифицировано VMware»), accepted (проверено VMware»), partner («создано партнером VMware», минимальный уровень доверия) или community («создано участником сообщества», недоверенный источник).

Проведенный в Mandiant анализ показал, что после входа в сеть и получения доступа к хост-машине хакеры опубликовали свой VIB, выдав его за творение партнера VMware (путем внесения изменений в XML-дескриптор). Поскольку такого трюка недостаточно — ESXi распознает подлог, сверившись с цифровой подписью, (в данном случае она отсутствовала), злоумышленники выставили флаг --force (откат поведения), чтобы обойти это препятствие.

Найденным в гипервизоре имплантам аналитики присвоили имена VirtualPita и VirtualPie. Первый представляет собой 64-битный пассивный бэкдор, который создает службу listener, работающую на заданном порту сервера ESXi. Вредонос, маскирующийся под легитимный сервис VMware, умеет выполнять произвольные команды, загружать и выгружать файлы, а также включать и выключать vmsyslogd.

Бэкдор VirtualPie написан на Python; он запускает прослушку IPv6-адреса на вшитом в код порту и поддерживает выполнение произвольных команд, передачу файлов и обратное подключение. Для коммуникаций зловред использует кастомный протокол и шифрование по RC4.

 

Исследователи также обнаружили два образца VirtualPita, работающих как init-демон в системах Linux vCenter. Оба зловредных бинарника выдавали себя за легитимный ksmd, а для получения команд использовали порт 7475/TCP.

Гостевые Windows на том же узле тоже оказались зараженными — написанный на C вредонос прятался в папке C:\Windows\Temp\avp.exe. Утилита, нареченная VirtualGate, состояла из двух частей — бесфайлового дроппера и полезной нагрузки (DLL), способной выполнять получаемые с гипервизора команды с использованием сокетов VMCI (Virtual Machine Communication Interface).

Разбор киберинцидента не выявил признаков эксплойта какой-либо уязвимости в продуктах VMware, хотя доступ к ESXi требует привилегий админа. В Mandiant полагают, что целью непрошеного вторжения являлся шпионаж, и поставили новую угрозу на контроль как UNC3886, предположительно исходящую из Китая.

Ее появление, по мнению экспертов, вызвано расширением использования систем EDR, позволяющих повысить эффективность детектирования вредоносных программ на Windows-машинах. Злоумышленникам волей-неволей приходится переключаться на мишени, обычно не поддерживающие EDR — устройства для доступа к сети, системы хранения SAN, серверы VMware ESXi.

Более трех четвертей россиян не отличают нейросетевой контент от реального

Согласно исследованию агентств Spektr и СКОТЧ, 77% участников не смогли отличить изображения, созданные нейросетями, от реальных фотографий. В опросе приняли участие около 1000 человек. Респондентам в случайном порядке показывали пять изображений, из которых четыре были сгенерированы ИИ, а одно — подлинное.

Результаты исследования приводит РБК. Корректно определить сгенерированные изображения смогли лишь 23% опрошенных.

При этом в более молодых возрастных группах показатели оказались выше. Среди респондентов до 30 лет правильный ответ дали 30%, в группе 31–44 года — 25%.

В числе признаков «настоящего» фото участники называли убедительные детали, реалистичные свет и тени, а также естественную улыбку человека в кадре. Например, изображение с улыбающимся мужчиной чаще других считали реальным участники в возрасте 45–60 лет — 28% из них выбрали именно этот вариант.

Примечательно, что доля тех, кто ошибается при определении ИИ-контента, растёт. Согласно результатам исследования MWS, опубликованным летом 2025 года, правильно распознать сгенерированные изображения смогли более трети респондентов.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru