Репозитории PRoot помогают хакерам забыть о различиях Linux-устройств

Репозитории PRoot помогают хакерам забыть о различиях Linux-устройств

Репозитории PRoot помогают хакерам забыть о различиях Linux-устройств

Исследователи из Sysdig обнаружили атаки, в ходе которых в Linux загружались opensource-утилита PRoot и набор инструментов в виде файловой системы. Подобная техника постэксплуатации, по словам аналитиков, позволяет взломщикам использовать свой тулкит, не заботясь о совместимости с программными и аппаратными средствами жертвы.

Обычно масштабы Linux-атак ограничены из-за различий в настройке дистрибутивов — Ubuntu, Fedora, aAlpine. Утилита PRoot, обеспечивающая поддержку виртуализации файловой системы, позволяет получить рабочую среду, на которую не влияет конфигурация ОС. Более того, этот инструмент предоставляет возможность эмуляции, поэтому зависимость от архитектуры CPU тоже отпадает.

Хакеров PRoot, видимо, привлек тем, что его использование позволяет сэкономить усилия по разведке окружения после взлома и по адаптации вредоносных программ к новой среде исполнения. Авторы хакерских атак приходят, принося с собой собственную файловую систему (BYOF, bring your own filesystem, как назвали эту технику в Sysdig).

Злоумышленники заранее создают файловую систему на своем устройстве, включая в нее стандартный набор инструментов атаки, необходимые зависимости и настройки. Вредоносный репозиторий затем загружается в виде tar-файла в облачное хранилище вроде DropBox, а в нужный момент достается и распаковывается на машине жертвы (в папку /tmp/Proot/, могут быть другие варианты).

Смонтированная по месту новая корневая файловая система Linux расценивается как гостевая — она изолирована, пригодна для выполнения кастомных заданий, однако программы в ее составе могут использовать ресурсы хост-системы, а возможность QEMU-эмуляции позволяет исполнять программы, заточенные под разные архитектуры.

В зафиксированных атаках злоумышленники пользовали тулкит, состоящий из сканера (masscan или nmap), криптомайнера XMRig и конфигурационных файлов. Полезную нагрузку могут в одночасье заменить более опасной, поэтому потенциальным жертвам следует быть начеку и постараться снизить риск эксплойта.

Подпишитесь на новости

В России сформулировали главную проблему ИИ — у него нет страха

Искусственному интеллекту не хватает страха перед ошибкой. Такую мысль высказал заместитель главы Минцифры России Александр Шойтов на конференции BIS Summit, посвящённой информационной безопасности бизнеса и ИТ.

«В ИИ нужно встроить систему страха, чтобы он боялся совершить ошибку, как человек», — заявил Шойтов в ходе дискуссии.

Речь, конечно, не о дрожащей нейросети, которая перед каждым ответом вспоминает ипотеку и разговор с начальником. Под страхом можно понимать встроенный механизм сомнения: способность модели оценивать последствия своих действий, признавать нехватку данных и останавливаться, если цена ошибки слишком высока.

Сейчас генеративный ИИ способен уверенно выдавать неверные ответы, придумывать факты и выполнять опасные команды без человеческого ощущения риска.

Для обычного чат-бота это заканчивается галлюцинацией, а для ИИ-агента с доступом к корпоративным системам — удалёнными файлами, утечкой данных или нарушением работы инфраструктуры.

На BIS Summit прозвучала и ещё более амбициозная идея — встроить в ИИ-модели совесть. Её озвучил Николай Лишин, заместитель руководителя ФМБА России. Если страх должен удерживать систему от ошибки, то совесть, по такой логике, должна помогать оценивать допустимость самого действия.

Получается своеобразный технический портрет идеального ИИ: достаточно умный, чтобы решить задачу, достаточно напуганный, чтобы всё перепроверить, и достаточно совестливый, чтобы вовремя отказаться. Осталось только написать для этого техническое задание.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru