Новый Linux-бэкдор Plague: год под носом и ни одного детекта

Новый Linux-бэкдор Plague: год под носом и ни одного детекта

Новый Linux-бэкдор Plague: год под носом и ни одного детекта

Эксперты по кибербезопасности из Nextron Systems обнаружили неизвестный ранее бэкдор для Linux под названием Plague, который умудрился прятаться от всех антивирусов более года. Первые образцы вредоносного модуля начали появляться на VirusTotal ещё 29 июля 2024 года. Однако ни один из них до сих пор не был распознан как вредонос.

«Plague маскируется под модуль PAM — системы, отвечающей за аутентификацию пользователей в Linux и UNIX», — рассказывает исследователь Пьер-Анри Пезье.

Такой модуль загружается прямо в привилегированные процессы, отвечающие за вход в систему, а значит, даёт злоумышленнику возможность скрытно проходить проверку логина и пароля, а заодно получать постоянный доступ через SSH.

Более того, обнаружены сразу несколько вариантов — очевидно, что над Plague работают и развивают.

Что он умеет:

  • использовать заранее заданные логины и пароли для скрытого доступа;
  • защищаться от анализа и обратной разработки (антиотладка, шифровка строк);
  • стирать следы своего присутствия, включая следы SSH-сессий.

В частности, Plague сбрасывает переменные окружения вроде SSH_CONNECTION и SSH_CLIENT, а также перенаправляет HISTFILE в /dev/null, чтобы не велась история команд в терминале. Всё это делает бэкдор почти невидимым для систем аудита и исследования.

«Plague глубоко встраивается в цепочку аутентификации, переживает обновления системы и почти не оставляет следов», — подчёркивает Пезье.

Пока неизвестно, кто именно стоит за этой вредоносной разработкой, но факт в том, что она успешно скрывалась больше года — и это тревожный звонок для всех, кто полагается только на стандартные средства защиты Linux.

Cloud.ru представила фильтр, скрывающий конфиденциальные данные от ИИ

На конференции GoCloud 2026 компания Cloud.ru анонсировала Guardrails Filter — инструмент для более безопасной работы с генеративным ИИ. Его задача довольно понятная: не дать конфиденциальным данным случайно утечь в большую языковую модель.

Схема работы выглядит так: сервис проверяет текст запроса, ищет в нём конфиденциальные данные — например, персональные сведения, банковские реквизиты, API-ключи и другие секреты, — затем маскирует их и только после этого отправляет обезличенный запрос в модель. Когда модель возвращает ответ, система подставляет реальные значения обратно.

Иначе говоря, пользователь получает нормальный результат, но сами чувствительные данные не уходят за пределы корпоративного контура в исходном виде.

Сейчас инструмент рассчитан на работу с моделями из сервиса Cloud.ru Foundation Models. В этой платформе доступно более 20 моделей разных типов, включая text-to-text, audio-to-text и image-text-to-text. При этом Cloud.ru отдельно уточняет, что механизм фильтрации будет доступен и в формате on-premise, то есть для установки на стороне самого заказчика.

Появление такого инструмента хорошо вписывается в общий тренд: компании всё активнее используют генеративный ИИ, но тема утечек данных остаётся одной из главных причин, почему внедрение идёт не так быстро, как хотелось бы. Особенно это чувствительно для отраслей, где много персональной и служебной информации, — например, для здравоохранения, ретейла и госсектора.

Кроме того, Cloud.ru сообщила, что добавила в Foundation Models LLM-модель российской компании HiveTrace с Guardrails-механизмом. По заявлению компании, такая модель должна лучше справляться с рисками вроде промпт-инъекций, утечки системных инструкций и некорректной обработки выходных данных.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru