Вредоносный майнер для Linux от TeamTNT научился избегать детектирования

Вредоносный майнер для Linux от TeamTNT научился избегать детектирования

Вредоносный майнер для Linux от TeamTNT научился избегать детектирования

Киберпреступная группа TeamTNT добавила в свой вредоносный криптомайнер для систем Linux новые функции, позволяющие ещё лучше спрятать вредонос от защитного софта и глаз исследователей. Об этом сообщили исследователи из AT&T Alien Labs.

Напомним, что майнер является составной частью ботнета TeamTNT, о котором не так давно писали специалисты Trend Micro. В декабре, по данным исследователей, боты Xanthe, принадлежащие кибергруппировке, начали проникать на серверы Linux через плохо настроенные Docker API.

Задача ботнета TeamTNT — добывать криптовалюту для киберпреступников. Известно, что кампания злоумышленников активна как минимум с апреля 2020 года. Основной целью вредоноса являются установки Docker, однако операторы также атакуют и некорректно настроенные инсталляции Kubernetes.

Теперь специалисты рассказали об усовершенствовании зловреда, разрабатываемого TeamTNT. В частности, операторы ботнета стали использовать новый инструмент, помогающий спрятать вредоносный процесс от программ-анализаторов (вроде «ps» и «lsof»).

«Киберпреступная группировка использует новый инструмент, чтобы избежать детектирования. Операторы ботнета скопировали новые функциональные возможности из репозиториев с открытым исходным кодом», — пишут эксперты AT&T Alien Labs.

Речь идёт об инструменте libprocesshider, исходный код которого доступен с 2014 года на GitHub. Согласно описанию, libprocesshider позволяет «спрятать процесс в системах Linux с помощью прелоадера ld».

Изначально новый инструмент попадает в систему жертвы в виде замаскированного tar-файла, дальше его распаковывает скрипт и записывает по пути /usr/local/lib/systemhealt.so. После этого libprocesshider добавляется в /etc/ld.so.preload.

AM LiveПодписывайтесь на канал "AM Live" в Telegram, чтобы первыми узнавать о главных событиях и предстоящих мероприятиях по информационной безопасности.

Сбер разработал комплексную модель угроз для ИИ

Эксперты Сбера разработали модель угроз для искусственного интеллекта (включая генеративный ИИ), охватывающую все этапы жизненного цикла таких систем — от подготовки данных до интеграции в приложения.

Документ опубликован на портале киберграмотности Сбера «Кибрарий». Он не привязан к конкретной отрасли и предназначен для оценки потенциальных уязвимостей, адаптации защитных механизмов и минимизации рисков.

В исследовании описаны 70 угроз, связанных с применением как предиктивных, так и генеративных моделей ИИ. Особое внимание уделено рискам, возникающим при использовании генеративных систем, чье распространение стремительно растёт. Для каждой угрозы определены затрагиваемые свойства информации — конфиденциальность, целостность и доступность, а также объекты воздействия, будь то обучающие датасеты или модели с открытым исходным кодом. Модель включает схему взаимодействия таких объектов и их детальное описание.

«Сбер активно применяет технологии искусственного интеллекта в бизнес-процессах и глубоко понимает возникающие угрозы. В ответ на эти вызовы мы создали первую в России модель киберугроз, охватывающую весь спектр рисков, связанных с разработкой и использованием ИИ. Этот документ позволит организациям любой сферы — от финансов до госструктур и промышленности — системно оценивать уязвимости, настраивать защитные меры и снижать возможные потери», — отметил вице-президент Сбера по кибербезопасности Сергей Лебедь.

Ключевые риски при использовании ИИ — это принятие ошибочных решений и утечки данных, использованных при обучении моделей. Кроме того, ИИ активно используют киберпреступные группировки в своих целях.

AM LiveПодписывайтесь на канал "AM Live" в Telegram, чтобы первыми узнавать о главных событиях и предстоящих мероприятиях по информационной безопасности.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru