Linux-вредонос Koske маскируется под фото панд и майнит 18 криптовалют

Linux-вредонос Koske маскируется под фото панд и майнит 18 криптовалют

Linux-вредонос Koske маскируется под фото панд и майнит 18 криптовалют

Исследователи из AquaSec обнаружили новый вредонос под Linux с необычным поведением и ещё более необычной маскировкой. Вредонос называется Koske, и, судя по всему, он был частично разработан с использованием генеративного ИИ. Самое интересное — он прячется в… фотографиях панд.

И нет, это не шутка. Атака начинается с того, что на уязвимый сервер, где неправильно настроен JupyterLab, загружаются два JPEG-файла с изображениями панд. С виду — самые обычные картинки, но внутри них спрятан вредоносный код.

Не с помощью стеганографии, как можно было бы подумать, а с помощью так называемых полиформатных файлов (polyglot). Это такие файлы, которые одновременно являются изображением и исполняемым скриптом — в зависимости от того, кто их читает.

Откроешь в браузере — увидишь панду.
Прочитаешь как скрипт — получишь запущенный вредонос в памяти.

В одном из файлов содержится C-код, который компилируется прямо в оперативной памяти и превращается в руткит. Он использует LD_PRELOAD, чтобы подменять системные вызовы и скрывать вредоносные процессы, файлы и директории. Второй файл — shell-скрипт, который тоже запускается из памяти. Он обеспечивает незаметную работу и закрепление в системе — через cron, systemd, перезапись DNS, обнуление iptables и даже автоматический подбор работающих прокси.

 

После этого Koske скачивает с GitHub криптомайнеры и определяет, какой из них использовать, в зависимости от ресурсов машины. Он умеет майнить 18 разных криптовалют, включая Monero, Ravencoin, Zano, Nexa и другие. Если выбранный пул недоступен — переключается на резервный.

Исследователи считают, что часть вредоноса могла быть сгенерирована с помощью больших языковых моделей или автоматизированных платформ: поведение слишком адаптивное, скрипты грамотно построены, а архитектура — продвинутая.

 

Примечательно, что среди артефактов атаки нашли IP-адреса из Сербии, сербские фразы в скриптах и слова на словацком в GitHub-репозитории с майнерами. Но в AquaSec подчёркивают: это не даёт уверенной атрибуции.

Koske — уже сам по себе серьёзная угроза, но главное — он показывает, каким может стать следующий этап в развитии вредоносов: умные, автономные, скрытные и непривязанные к жёсткому коду. И всё это — под видом милых JPEG-картинок.

ИИ-браузеры не избавятся от угрозы инъекции в промпт, признали в OpenAI

OpenAI признала: инъекции в промпт — одна из самых сложных и живучих угроз для ИИ, и полностью избавиться от неё в ближайшее время не получится. Об этом компания написала в блоге, посвящённом усилению защиты своего ИИ-браузера ChatGPT Atlas.

Инъекции в промпт (prompt injection) — это атаки, при которых ИИ «подсовывают» скрытые инструкции, например в письмах или на веб-страницах, заставляя агента выполнять вредоносные действия.

По сути, это цифровой аналог социальной инженерии — только направленный не на человека, а на ИИ.

«От таких атак, как и от мошенничества в интернете, вряд ли когда-нибудь будет стопроцентная защита», — прямо заявили в OpenAI.

В компании признают, что запуск ИИ в Atlas расширил поверхность атаки. И это не теоретическая угроза: сразу после выхода браузера на рынок исследователи показали, что несколько строк текста в Google Docs могут изменить поведение ИИ-агента.

В тот же день разработчики браузера Brave опубликовали разбор, где объяснили, что косвенные промпт-инъекции — системная проблема для всех ИИ-браузеров, включая Perplexity Comet.

С этим согласны и регуляторы. В начале месяца Национальный центр кибербезопасности Великобритании предупредил, что подобный вектор атаки на генеративные ИИ нельзя устранить, и призвал сосредоточиться не на «полной защите», а на снижении рисков и ущерба.

Решение OpenAI выглядит почти символично — компания создала автоматического атакующего на базе LLM. По сути, это ИИ, обученный с помощью играть роль хакера и искать способы внедрить вредоносные инструкции в агента.

Этот «бот-взломщик» тестирует атаки в симуляции; видит, как целевой ИИ рассуждает и какие действия предпринимает; дорабатывает атаку и повторяет попытки десятки и сотни раз.

 

Такой доступ ко внутренней логике агента недоступен внешним исследователям, поэтому OpenAI рассчитывает находить уязвимости быстрее реальных злоумышленников.

«Наш автоматический атакующий способен уводить агента в сложные вредоносные сценарии, растянутые на десятки и даже сотни шагов», — отмечают в OpenAI.

По словам компании, ИИ уже обнаружил новые векторы атак, которые не выявили ни внутренние Red Team, ни внешние исследователи.

В одном из примеров OpenAI показала, как вредоносное письмо с скрытой инструкцией попадает во входящие. Когда агент позже просматривает почту, он вместо безобидного автоответа отправляет письмо об увольнении. После обновления защиты Atlas смог распознать такую атаку и предупредить пользователя.

OpenAI честно признаёт: идеального решения не существует. Ставка делается на масштабное тестирование, быстрые патчи и многоуровневую защиту — примерно о том же говорят Anthropic и Google, которые фокусируются на архитектурных и политических ограничениях для агентных систем.

При этом OpenAI рекомендует пользователям снижать риски самостоятельно:

  • не давать агенту «широкие полномочия» без чётких инструкций;
  • ограничивать доступ к почте и платёжным данным;
  • подтверждать действия вроде отправки сообщений и переводов вручную.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru