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.

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