Linux io_uring помогает руткиту спрятаться от бдительного ока EDR

Linux io_uring помогает руткиту спрятаться от бдительного ока EDR

Linux io_uring помогает руткиту спрятаться от бдительного ока EDR

Эксперты ARMO создали руткит, способный с успехом скрываться в системе за счет использования механизма асинхронного ввода-вывода io_uring. Этот интерфейс ядра Linux создал слепую зону для средств защиты, отслеживающих системные вызовы.

PoC-руткит, именуемый Curing, незаметно подключается к своему серверу и умеет по команде получать доступ к файлам на чтение/запись, создавать симлинки, запускать процессы. Все операции, включая отправку отчетов, выполняются через io_uring.

Механизм io_uring был реализован еще в Linux 5.1 с целью повышения эффективности коммуникаций между пространством пользователя и ядром. Интерфейс позволяет выполнять множество операций (поддерживается более 60, в том числе файловые и сетевые) без использования системных вызовов, которые тормозят и подвешивают процессы.

Вместе с тем многие коммерческие ИБ-решения для Linux класса EDR при мониторинге среды выполнения полагаются на перехват системных вызовов и игнорируют все, что связано с io_uring.

Тестирование Curing с помощью популярных инструментов защиты Linux и контейнерных сред почти во всех случаях показало нулевой уровень детектирования.

Кураторы opensource-проекта Falco подтвердили наличие проблемы и работают над плагином, позволяющим создавать LSM-хуки с помощью eBPF. Столь же быстро отреагировали в CrowdStrike, для Falcon уже создан фикс, добавляющий обзор файловых операций на базе io_uring.

В SentinelOne сразу заявили, что подобный обход их продукту не страшен, однако внимательно выслушали и даже помогли с тестами.

Опенсорсный Tetragon (мониторинг вызовов в ядре Linux на основе eBPF в реальном времени) в дефолтной конфигурации не смог обнаружить вредоносную активность, однако разработчики уверены, что его можно подстроить и под такие руткиты, как Curing.

Продукт Microsoft Defender for Endpoint задетектил только модификацию файлов, но вендор никак не отреагировал на многочисленные попытки установить контакт.

 

Код Curing выложен для ознакомления и дальнейшего тестирования на GitHub.

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