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.

Лучшие LLM ошибаются с ядовитыми грибами в каждом девятом случае

Разработчик Пётр Мигдал проверил, можно ли доверить нейросети самый рискованный этап тихой охоты — определение грибов по фотографии. Короткий ответ: если очень хочется однажды поужинать дважды, то можно. В бенчмарк вошли 1040 фотографий 55 видов грибов, наиболее распространённых в Польше.

Изображения взяли из датасета FungiTastic, созданного на основе Atlas of Danish Fungi. Полная база содержит свыше 600 тыс. снимков с экспертной классификацией, а для части образцов вид подтверждён анализом ДНК.

Модели показывали каждую фотографию и просили назвать пять наиболее вероятных видов на латыни. Дополнительно их не обучали и специальные инструменты не подключали.


Лучше остальных справилась Gemini 3.8 Flash: правильный вид оказался на первом месте в 65% случаев и попал в пятёрку ответов в 85%. Немного отстали Gemini 3.6 Flash с результатами 64% и 85%, а также Gemini 3.7 Flash — 61% и 82%. Внизу таблицы расположились Qwen 3.8 27B, MiniMax-M3 и Qwen 3.8 Flash.


Но высокая точность закончилась там, где начался вопрос безопасности. Gemini 3.8 Flash и Gemini 3.6 Flash примерно в 11% случаев определяли ядовитые грибы как съедобные виды. У GPT-5.6 Sol доля опасных ошибок достигла 24%, у Claude Opus 5 — 29%, а у Qwen 3.8 27B — 36%. То есть последняя модель потенциально отправляла в корзину не тот гриб чаще чем в каждом третьем случае.

Есть важная оговорка: нейросети напрямую не спрашивали, можно ли есть находку. Они определяли вид, а затем исследователь сопоставлял ответы с таблицей съедобности. Некоторые модели и вовсе отказывались давать классификацию.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru