Linux-версию бэкдора DinodasRAT заметили в реальных кибератаках

Linux-версию бэкдора DinodasRAT заметили в реальных кибератаках

Linux-версию бэкдора DinodasRAT заметили в реальных кибератаках

Эксперты «Лаборатории Касперского» зафиксировали в реальных кибератаках Linux-версию мультиплатформенного бэкдора DinodasRAT. Вредонос, которого также называют XDealer, написан на C++ и позволяет операторам собирает конфиденциальные данные.

Об активности DinodasRAT предупреждали ещё в октябре 2023 года специалисты антивирусной компании ESET. Тогда злоумышленники распространяли исключительно версию для Windows.

За атаками DinodasRAT, как считают исследователи, стоят китайские киберпреступные группировки, одна из которых, — LuoYu. Например, Trend Micro приписывает распространение бэкдора группе Earth Krahang.

Теперь «Лаборатория Касперского» выявила Linux-версию вредоноса, проходящую под номером V10. Этот образец предназначен в основном для дистрибутивов на базе Red Hat и Ubuntu.

После выполнения бэкдор «окапывается» в системе, используя скрипты запуска SystemV и SystemD, а затем периодически пытается соединиться с удалённым сервером по TCP или UDP. Последний присылает зловреду команды.

DinodasRAT может совершать операции с файлами, менять адреса командного сервера (C2), составлять список запущенных процессов и завершать их, выполнять шелл-команды, скачивать новую версию бэкдора и удалять свою копию из системы.

Инструменты отладки и мониторинга используются для ухода от детектирования, а для маскировки общения с C2 DinodasRAT задействует Tiny Encryption Algorithm (TEA).

Wi-Fi научили распознавать людей в комнате без телефонов и браслетов

Исследователи из Технологического института Карлсруэ показали новый фокус с Wi-Fi. Оказывается, обычные роутеры могут помогать распознавать людей, которые просто ходят по комнате. Даже если у человека нет с собой смартфона, часов или другого беспроводного устройства.

Метод получил название BFId. Он использует данные beamforming — технологии, с помощью которой машрутизатор направляет сигнал в сторону подключённых устройств.

Проблема в том, что часть этих данных передаётся без шифрования, и их можно пассивно перехватывать обычным адаптером Wi-Fi в режиме мониторинга.

Дальше начинается самое интересное. Человек проходит через комнату, его тело немного меняет радиосигнал, а система анализирует эти изменения. По сути, Wi-Fi превращается в невидимую камеру, только вместо картинки — радиоволны и математика.

 

В эксперименте участвовали 197 человек. По данным исследователей, BFId смог распознавать людей с точностью до 99,5%. Для сравнения: старые методы на базе CSI показали 82,4% на сопоставимой выборке. То есть новый подход оказался не просто рабочим, а очень бодрым.

Главный неприятный момент — для атаки не нужно подключаться к целевой сети, взламывать пароль или ставить специальное оборудование. Достаточно находиться рядом и слушать незашифрованные служебные данные Wi-Fi. Роутер делает свою обычную работу, а побочный эффект — потенциальная слежка за людьми в помещении.

Исследователи пробовали снизить риск, например уменьшить частоту отчётов beamforming. Но это почти не помогло: точность распознавания всё равно оставалась высокой. А вот шифрование таких данных потребовало бы изменений в стандарте Wi-Fi и могло бы сломать совместимость со старыми устройствами.

Ситуацию делает ещё веселее новый стандарт 802.11bf, который как раз формализует обнаружение присутствия и мониторинг окружающей среды через Wi-Fi.

Авторы работы считают, что в стандарт нужно заранее добавить нормальные защитные механизмы.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru