ToxNetV2 là một botnet Linux sử dụng trí tuệ nhân tạo (AI) để hỗ trợ các hoạt động tấn công. Thay vì chỉ sử dụng mô hình AI để tạo văn bản, mã độc này thu thập dữ liệu hệ thống và botnet, sau đó gửi đến một dịch vụ AI để phân tích và biến các phản hồi được chọn thành các lệnh đề xuất.
Kiến trúc và Hoạt động của ToxNetV2
Thiết kế này cho phép người vận hành đánh giá nhanh các hành động tiếp theo cần thực hiện. Mối đe dọa này nhắm mục tiêu vào các hệ thống Linux AArch64 và sử dụng kiến trúc peer-to-peer (P2P) cho việc chỉ huy và kiểm soát (Command and Control – C2).
Bộ công cụ mở rộng của ToxNetV2 bao gồm quản lý máy chủ, quét mạng, các quy trình tự lan truyền và 17 trình khởi chạy tấn công mạng. Hoạt động quét và lan truyền có thể liên quan đến các dịch vụ HTTP, Telnet và SSH, đưa các thiết bị và máy chủ có bảo mật kém, bị phơi nhiễm trên internet vào phạm vi mục tiêu.
Phát hiện và Phân tích
Các nhà phân tích tại JOESecurity đã xác định bộ điều khiển hỗ trợ AI này khi kiểm tra mã nguồn và luồng hoạt động của mã độc. Theo báo cáo của JOESecurity, bộ điều khiển gửi ngữ cảnh hoạt động tới NVIDIA NIM và xếp hàng các phản hồi nhận dạng được dưới dạng các hành động để người vận hành phê duyệt.
Phát hiện này rất quan trọng vì mô hình AI được kết nối với các chức năng có thể ảnh hưởng đến máy móc, chứ không chỉ giới hạn ở giao diện trò chuyện. JOESecurity đã chia sẻ báo cáo về phát hiện này.
ToxNetV2 không phải là một worm AI tự hoạt động, và các đề xuất có tác động cao hơn vẫn cần sự phê duyệt của người vận hành. Tuy nhiên, nó cung cấp một ví dụ thực tế về cách một bộ điều khiển botnet có thể sử dụng AI để thu hẹp các lựa chọn trước khi kẻ tấn công hành động.
Vai trò của AI trong Botnet
Chương trình ToxNetV2 có thể hoạt động như một bộ điều khiển hoặc một bot thông thường. Khi nó khôi phục trạng thái Tox từ tệp c2.data, nó sẽ chuyển sang chế độ bộ điều khiển và khởi chạy thành phần AI.
Các bot thông thường xử lý việc quét, kiểm soát máy chủ, lan truyền và tấn công mạng, trong khi bộ điều khiển thu thập thông tin và quản lý nhóm bot lớn hơn. Bộ điều khiển giao tiếp với NVIDIA NIM thông qua mô hình z-ai/glm-5.2.
Bộ điều khiển có thể thu thập các bộ đếm của botnet cùng với các chi tiết cục bộ, bao gồm các tiến trình đang chạy, tải bộ xử lý, mức sử dụng bộ nhớ và mức sử dụng đĩa. Nó cũng có thể sử dụng một máy chủ từ xa được mã hóa cứng trong quá trình đánh giá rộng hơn, chuyển đổi một bức tranh hoạt động thay đổi thành một yêu cầu mô hình.
Các yêu cầu bao gồm các lời nhắc hoạt động được nhúng, chẳng hạn như một lệnh jailbreak rõ ràng có tên là ENI/VEIL, nhằm mục đích giảm thiểu sự từ chối của mô hình và tạo ra kết quả đầu ra hữu ích. Khi phản hồi đánh giá chứa một bản ghi ACTION có cấu trúc, mã độc sẽ phân tích cú pháp nó và thêm một tác vụ được đề xuất vào hàng đợi đang chờ xử lý. Các lời nhắc trực tiếp vẫn ở dạng văn bản thuần túy và không đi vào trình phân tích cú pháp đó.
Các tác vụ khả thi bao gồm ghi nhật ký trạng thái, cập nhật cấu hình, lệnh shell cục bộ, tạo tệp, lệnh từ xa qua SSH với quyền root và một quy trình biên dịch cục bộ cố định. Đây là một sự phát triển đáng chú ý so với mẫu botnet mã được tạo bởi LLM, vì các đề xuất của mô hình được gắn với quy trình điều khiển trực tiếp thay vì chỉ giới hạn ở việc tạo mã.
ToxNetV2 không thực thi ngay lập tức mọi đề xuất của mô hình. Các tác vụ được xếp hàng chờ đợi cho đến khi một người vận hành được xác thực chạy lệnh aiexec, lệnh này sẽ thực thi và xóa toàn bộ hàng đợi. Một số hoạt động có tác động thấp hơn, như ghi nhật ký, cập nhật bộ nhớ và thay đổi trạng thái, có thể chạy tự động trong quá trình kiểm tra sức khỏe, nhưng các hành động thay đổi hệ thống quan trọng vẫn được kiểm soát.
Sự phân biệt này là quan trọng. Các nhà nghiên cứu không tìm thấy bằng chứng cho thấy mã độc có thể tự động viết mã mới, biên dịch, phân phối và thay thế các bot hiện có. Chức năng khởi động lại của worker chỉ ghi lại một yêu cầu khởi động lại, và quy trình biên dịch của nó xây dựng mã nguồn cục bộ cố định mà không có giai đoạn triển khai tự động. Kết quả là các hoạt động được hỗ trợ, không phải là quyền tự chủ không hạn chế.
Nguy cơ lây nhiễm rộng hơn vẫn quen thuộc: các dịch vụ bị lộ, thông tin xác thực yếu và các thiết bị biên chưa được vá lỗi tạo cơ hội cho botnet phát triển. Các báo cáo gần đây về một chiến dịch botnet SSH tự động và các cuộc lây nhiễm botnet IoT Dysphoria cho thấy lý do tại sao quản trị viên nên hạn chế quyền truy cập từ xa, sử dụng xác thực mạnh và giữ cho thiết bị kết nối internet được vá lỗi.
Đối với các chuyên gia phòng thủ, bài học trước mắt là theo dõi các bộ điều khiển và máy chủ về lưu lượng truy cập dịch vụ AI đi ra bất thường, hoạt động SSH không mong muốn, tệp mới và thực thi lệnh theo sau các lần kiểm tra sức khỏe tự động. Việc tách biệt các mạng quản lý, hạn chế quyền truy cập SSH root và giám sát các thay đổi đối với các thiết bị Linux và IoT dễ bị tổn thương bởi botnet có thể giảm cơ hội cho loại tự động hóa được hướng dẫn bởi người vận hành này gây ra thiệt hại. Việc xem xét thường xuyên các bản ghi xác thực và các kết nối đi ra có thể giúp các nhóm phát hiện hoạt động trước khi nó lan rộng hơn.
Liên kết tham khảo: JOESecurity Blog
