В целевых троянских атаках замечен новый eBPF-руткит

В целевых троянских атаках замечен новый eBPF-руткит

В целевых троянских атаках замечен новый eBPF-руткит

При разборе атаки на одного из своих клиентов эксперты «Доктор Веб» обнаружили нового кросс-платформенного трояна удаленного доступа и два руткита. Первый помогал маскировать второго, используя технологии eBPF (extended Berkeley Packet Filter).

Каким образом злоумышленникам удалось получить первоначальный доступ к ИТ-инфраструктуре, установить не удалось. Целевой вредонос Trojan.Siggen28.58279 был загружен в систему в составе фреймворка для постэксплуатации.

Цепочка заражения начинается со сбора системной информации, проверки враждебности среды и загрузки настроек из интернета (из публичного репозитория GitLab, GitHub либо блога на китайском языке).

После этого происходит загрузка eBPF-руткита, используемого для сокрытия работы руткита режима ядра Diamorphine, и тот уже готовит систему к установке трояна (выявлены две версии, для Linux и для Windows).

Новоявленный RAT поддерживает туннелирование трафика, позволяющее скрыть обмен с C2 и подачу команд.

Расследование выявило и другие случаи такого же заражения — в основном в странах Юго-Восточной Азии. По всей видимости, речь идет о какой-то активной киберкампании.

Широкие возможности eBPF позволяют злоумышленникам скрывать сетевую активность, сторонние процессы и сбор конфиденциальной информации, а также с успехом обходить файрволы и системы обнаружения вторжений (IDS).

Обнаружить подобных зловредов, по словам аналитиков, непросто, и используются они в основном в целевых APT-атаках. За последние пару лет в интернете объявилось несколько новых семейств eBPF-зловредов, в том числе Boopkit, Symbiote и BPFDoor.

Ситуацию усугубляет регулярное выявление уязвимостей в eBPF. На настоящий момент, по данным ИБ-компании, их уже 217, притом 100 были обнародованы в этом году.

ИИ экономит 11 часов в неделю, но 6 из них уходят на присмотр за ботом

Искусственный интеллект попал в неудобную статистику. Новое исследование Work AI Institute показало, что сотрудники действительно экономят время благодаря ИИ — в среднем около 11 часов в неделю. Но есть нюанс: более шести часов из этой экономии приходится тратить на проверку, исправление и контроль работы самого ИИ.

Исследование охватило 6000 офисных сотрудников из США, Великобритании и Австралии.

Опрос показал, что 75% работников заметили рост личной продуктивности после внедрения ИИ-инструментов. Однако только 13% компаний сообщили о заметном росте бизнеса благодаря этим технологиям.

 

Получается любопытный парадокс. Формально сотрудники работают быстрее, но бизнес почему-то не получает сопоставимой выгоды.

По словам профессора Калифорнийского университета Пола Леонарди, многие недооценивают объём скрытой работы, которая появляется вместе с ИИ. Нужно собирать данные, подготавливать контекст, перепроверять ответы чат-ботов, искать ошибки и дорабатывать результаты вручную.

Фактически современные сотрудники всё чаще выступают не исполнителями, а менеджерами собственных цифровых помощников.

Согласно исследованию, 37% времени взаимодействия с ИИ уходит непосредственно на работу с ботами, а ещё 36% — на применение полученных результатов в реальных задачах. Более того, 41% опрошенных признались, что не могут объяснить, каким образом ИИ пришёл к своим выводам.

Авторы приводят показательный пример. Молодой разработчик перед уходом домой интегрировал в проект тысячи строк кода, сгенерированного ИИ. После этого система перестала работать, а разбираться в причинах пришлось старшему инженеру. Сам автор изменений не смог объяснить, что именно сделал искусственный интеллект.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru