Linux-руткит Diamorphine стал маскироваться под Netfilter Xtables

Linux-руткит Diamorphine стал маскироваться под Netfilter Xtables

Linux-руткит Diamorphine стал маскироваться под Netfilter Xtables

Исследователи из Avast обнаружили новый вариант руткита режима ядра Diamorphine, известного своим умением прятаться. Вредонос выдает себя за легитимный модуль x_tables фреймворка Netfilter и заточен под Linux 5.19.17.

Имитация Xtables делает Diamorphine еще более незаметным: регистрация хуков Netfilter не вызывает подозрений, и взаимодействие с этой подсистемой — ожидаемое поведение. Анализ семпла также выявил дополнительные функции: завершение работы и выполнение произвольных системных команд с помощью магических пакетов.

При выполнении функции init_module (вызывается при загрузке модулей ядра) обновленный зловред создает компонент xx_tables для коммуникаций между пространством режима пользователя и руткитом ядра.

Последний при этом всегда проверяет содержимое ввода (поля длины и указателя данных должны быть заполнены). При обнаружении строки «exit» вызывается exit_ function, и Diamorphine восстанавливает систему, освобождает ресурсы и выгружает из памяти свой модуль ядра.

Функциональность Magic Packet тоже помогает поддерживать иллюзию работы Netfilter. Для правдоподобия такой пакет (Pv4 или IPv6) должен содержать зашифрованные (XOR) значения «whitehat» и «2023_mn»; в этом случае включенная в него команда будет извлечена и выполнена на зараженном компьютере.

 

Классический руткит Diamorphine поддерживает различные версии ядра Linux (2.6.x, 3.x, 4.x, 5.x, 6.x) и архитектуры CPU (x86, x86_64, ARM64). При загрузке модуль становится невидимым и скрывает все свои файлы и папки с префиксом, заданным при компиляции (имитатор Xtables использует «…»).

По команде вредонос может скрывать / выявлять указанные процессы, свой модуль ядра, а также повышать свои привилегии до root.

Новый вариант был обнаружен в дикой природе в начале марта этого года. По состоянию на 20 июня его детектируют 13 из 62 антивирусов на VirusTotal.

Сигналы Wi-Fi позволяют определять активность человека за стеной

В конце февраля в топы GitHub Trending неожиданно вырвался проект с открытым исходным кодом RuView, который раньше был известен как Wi-Fi DensePose. На первый взгляд это ещё один эксперимент на стыке ИИ и граничных вычислений, но на деле история куда интереснее и тревожнее.

RuView показывает, что обычные сигналы Wi-Fi можно использовать не только для связи, но и буквально для «чтения» происходящего в помещении.

Система умеет отслеживать движения человека, оценивать позу тела и даже фиксировать дыхание и сердечный ритм, причём без камер, без интернета и, как утверждают разработчики, даже через стены.

С технической точки зрения проект опирается на анализ Channel State Information (CSI) — данных о том, как радиоволны рассеиваются, отражаются и меняются при взаимодействии с телом человека. В отличие от примитивных метрик уровня сигнала, CSI даёт куда более детальную картину: учитываются амплитуда и фаза сигнала по множеству поднесущих. Именно это и позволяет системе замечать микроскопические изменения, возникающие, когда человек двигается, сидит, спит или просто дышит.

По данным Ruvnet, RuView построен на базе академических исследований специалистов Университета Карнеги — Меллона. Для работы системе достаточно сети из 4-6 недорогих узлов на ESP32-S3, а общий бюджет такого комплекта может составлять примерно 54 доллара. Эти сенсоры формируют радиочастотную модель помещения, а ИИ затем анализирует, как человеческое тело меняет картину распространения сигнала.

 

Разработчики заявляют, что платформа обрабатывает данные с частотой до 54 тысяч кадров в секунду благодаря оптимизированной кодовой базе на Rust. Поверх этого работает нейросеть, которая переводит изменения поля Wi-Fi в 17 ключевых точек тела — от головы и локтей до коленей и бёдер. Кроме позы, система, как утверждается, может отслеживать дыхание в диапазоне 6-30 вдохов в минуту и пульс в диапазоне 40-120 ударов в минуту.

На бумаге всё это выглядит как красивая технология для спасателей, медицины и ухода за пожилыми. И действительно, сценарии звучат гуманно: мониторинг состояния человека без камер, поиск людей в задымлённых помещениях, наблюдение за пациентами без носимых датчиков. Но у технологии есть и другая сторона, куда менее комфортная.

Эксперты по кибербезопасности уже предупреждают, что RuView открывает новую категорию рисков: скрытое физическое наблюдение, которое почти невозможно заметить. Сигналы Wi-Fi проходят через мебель, стены и перекрытия, а значит, теоретически злоумышленник может разместить недорогие модули рядом со зданием и анализировать происходящее внутри. В отличие от камер, такой способ не зависит от освещения, дыма или прямой видимости. А поскольку работа идёт на физическом уровне радиосигнала, шифрование вроде WPA3 здесь не помогает.

Отдельная проблема в том, что такая схема практически не оставляет привычных сетевых следов. Если устройство пассивно анализирует радиосреду, администраторам сложно обнаружить его стандартными средствами мониторинга. На этом фоне возникают и юридические вопросы: например, как регулировать технологию, которая не собирает изображения или прямые идентификаторы, но всё равно позволяет следить за человеком в реальном пространстве.

Среди возможных защитных мер специалисты называют рандомизацию CSI на стороне роутеров, хотя пока это скорее исследовательское направление. Более надёжным вариантом считается физическое RF-экранирование: металлические сетки, экранирующие материалы или специальные покрытия для помещений с повышенными требованиями к безопасности.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru