Троян PumaBot брутфорсит SSH для внедрения в IoT-гаджеты майнера Monero

Троян PumaBot брутфорсит SSH для внедрения в IoT-гаджеты майнера Monero

Троян PumaBot брутфорсит SSH для внедрения в IoT-гаджеты майнера Monero

Обнаружен новый Linux-бот, нацеленный на встраиваемые IoT-устройства. Проведенный в Darktrace анализ показал, что написанный на Go троян умеет открывать бэкдор, брутфорсить SSH и загружать XMRig, а также руткит для кражи учетных данных.

Эксперты нарекли свою находку PumaBot — из-за интереса зловреда к имени Pumatronix, производителя охранных и дорожных видеокамер, которое он ищет на зараженных устройствах то ли в качестве цели, то ли для отката вредоносных функций.

На смарт-гаджеты новобранец (VirusTotal30/64 на 20 мая) проникает через брутфорс SSH, получая с C2-сервера списки паролей и IP-адресов с открытым портом 22. При этом он проводит ряд проверок, чтобы убедиться, что атакуемая система пригодна для взлома и не является ханипотом.

Получив доступ, PumaBot для маскировки копирует себя в папку /lib/redis, собирает и отсылает на C2 системную информацию, создает фейковый systemd-сервис (redis.service либо mysqI.service — именно так, с заглавной «i» вместо «l») для закрепления в системе и ждет дальнейших указаний.

 

Поскольку на момент анализа C2-сервер вредоноса был недоступен, проследить их обмен не удалось. Обнаружив «xmrig» в списке выполняемых ботом команд, аналитики пришли к выводу, что основным назначением PumaBot является скрытная добыча криптовалюты.

Исследователи также выявили другие бинарные файлы, используемые в рамках данной кампании:

  • написанный на Go бэкдор ddaemon, обеспечивающий загрузку обновлений, бинарника networkxm и запуск скрипта nstallx.sh;
  • networkxm — инструмент брутфорса SSH по спискам, получаемым с C2, с целью дальнейшего распространения инфекции;
  • installx.sh, который загружает из внешнего источника jc.sh, обеспечивает ему разрешения на чтение / запись / исполнение с любым уровнем доступа, запуск и чистит историю команд bash;
  • сценарий jc.sh загружает со стороннего сервера вредоносный файл pam_unix.so для подмены оригинала, а также бинарник с именем «1»;
  • pam_unix.so работает как руткит и осуществляет перехват успешных логинов для сбора учетных данных, в том числе SSH, и сохранения в /usr/bin/con.txt;
  • контролер «1», отвечающий за создание файла con.txt, перемещение его в папку/usr/bin/ и эксфильтрацию содержимого.

Заражение маломощных IoT-устройств с целью криптоджекинга целесообразно лишь в том случае, когда их можно объединить в большую сеть. По данным МВД России, в рунете сейчас наблюдается рост числа ботнетов, создаваемых на базе систем «умного дома». Ранее такие IoT-сети в основном использовались для проведения DDoS-атак, а теперь злоумышленники с их помощью в основном майнят криптовалюту.

AppSec.Track научился проверять код, написанный ИИ

AppSec.Track добавил поддержку работы с ИИ и стал первым российским SCA-анализатором, который умеет проверять код прямо в связке с ИИ-ассистентами. Обновление рассчитано в том числе на так называемых «вайб-кодеров» — разработчиков, которые активно используют LLM и ИИ-редакторы для генерации кода.

Новый функционал решает вполне практичную проблему: ИИ всё чаще пишет код сам, но далеко не всегда делает это безопасно.

Модель может «галлюцинировать», предлагать несуществующие пакеты, устаревшие версии библиотек или компоненты с известными уязвимостями. AppSec.Track теперь умеет отлавливать такие ситуации автоматически.

Разработчик может прямо в диалоге с ИИ-ассистентом запросить проверку сгенерированного кода через AppSec.Track. Система проанализирует используемые сторонние компоненты, подсветит потенциальные угрозы и предложит варианты исправления. В основе механизма — протокол MCP (Model Context Protocol), который позволяет безопасно подключать инструменты анализа к LLM.

Как поясняет директор по продукту AppSec.Track Константин Крючков, разработчики всё чаще пишут код «по-новому», а значит, и инструменты анализа должны меняться. Редакторы вроде Cursor или Windsurf уже умеют многое, но им всё равно нужна качественная и актуальная база уязвимостей. Именно её и даёт AppSec.Track, включая учёт внутренних требований безопасности конкретной компании. В итоге даже разработчик без глубокой экспертизы в ИБ может получить более надёжный результат.

Проблема особенно заметна на фоне роста low-coding и vibe-coding подходов. Код создаётся быстрее, а иногда — почти без участия человека, но с точки зрения безопасности в нём могут скрываться неприятные сюрпризы: SQL-инъекции, логические ошибки или небезопасные зависимости. Как отмечает старший управляющий директор AppSec Solutions Антон Башарин, ИИ-ассистенты не заменяют классические практики DevSecOps — особенно когда речь идёт об open source, где информация об угрозах обновляется быстрее, чем обучаются модели.

Новый функционал AppSec.Track ориентирован на профессиональные команды разработки, которые уже внедряют ИИ в свои процессы. Он позволяет сохранить требования Secure by Design и снизить риски даже в условиях активного использования генеративного кода.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru