ToxNetV2 е Linux ботнет, който демонстрира как изкуственият интелект може да се интегрира в реални атакуващи операции. Вместо да използва модел само за генериране на текст, зловредният код подава системни данни и данни за ботнета към AI услуга, след което превръща избраните отговори в предложени команди за изпълнение.

Този дизайн предоставя на операторите по-бърз начин да преценят следващите си стъпки. Заплахата е насочена към Linux системи с архитектура AArch64 и използва peer-to-peer (P2P) архитектура за управление и контрол (C2).

Широкият набор от инструменти на ботнета включва управление на хостове, сканиране на мрежата, процедури за саморазпространение и 17 инструмента за стартиране на мрежови атаки. Дейностите по сканиране и разпространение могат да включват HTTP, Telnet и SSH услуги, поставяйки в обхвата на заплахата слабо защитени устройства с достъп до интернет и сървъри.

Анализатори от JOESecurity идентифицираха подпомагания от AI контролер при проучване на кода на зловредния софтуер и неговия работен процес.

В доклад, споделен с Cyber Security News (CSN), от JOESecurity посочват, че контролерът изпраща оперативен контекст към NVIDIA NIM и подрежда разпознатите отговори на опашка като действия, които операторът да одобри.

Това разкритие е важно, тъй като моделът е свързан с функции, които могат да въздействат директно върху машините, а не просто с прозорец за чат.

ToxNetV2 не е самоизпълняващ се AI червей и предложенията му с по-голямо въздействие все още изискват одобрение от оператора. Въпреки това той предоставя практически пример за това как контролер на ботнет може да използва изкуствен интелект за стесняване на избора, преди атакуващият да предприеме действия.

Ботнетът ToxNetV2 за Linux използва NVIDIA AI

Една и съща програма ToxNetV2 може да работи или като контролер, или като обикновен бот. Когато възстанови своето Tox състояние от c2.data, тя влиза в режим на контролер и стартира AI компонента.

Обикновените ботове се справят със сканирането, контрола на хостовете, разпространението и мрежовите атаки, докато контролерът събира информация и управлява по-широката група.

Контролерът комуникира с NVIDIA NIM чрез модела z-ai/glm-5.2. Той може да събира броячи от ботнета заедно с локални детайли, включително работещие процеси, натоварване на процесора, използване на паметта и дисковото пространство.

Той също така може да използва твърдо кодиран отдалечен сървър по време на по-широки прегледи, преобразувайки променящата се оперативна картина в заявка към модела.

Заявките включват вградени оперативни подкани, включително изричен jailbreak, наречен „ENI/VEIL“, предназначен да намали отказите на модела и да генерира използваем резултат.

Когато отговорът от прегледа съдържа структуриран запис „ACTION“, зловредният код го анализира и добавя предложената задача към опашка от чакащи задачи. Директните подкани остават като обикновен текст и не преминават през този анализатор.

Възможните задачи варират от записване на състоянието в дневника (логване) и актуализиране на конфигурациите до локални шел команди, създаване на файлове, отдалечени команди през SSH като root потребител и фиксиран локален процес на компилиране.

Това е забележителна еволюция в сравнение с моделите на ботнети, генериращи код чрез големи езикови модели (LLM), тъй като предложенията на модела са свързани с работен процес на контролер в реално време, вместо да се ограничават само до генериране на код.

Човешкото одобрение все още определя риска

ToxNetV2 не изпълнява всяко предложение на модела веднага. Задачите на опашката изчакват, докато упълномощен оператор изпълни командата aiexec, която стартира и изчиства цялата опашка.

Някои операции с по-ниско въздействие, като записване на дневници, актуализиране на паметта и промени в състоянието, могат да се изпълняват автоматично по време на проверките на изправността, но ключовите действия, променящи системата, остават ограничени.

Тази разлика е важна. Изследователите не откриха доказателства, че зловредният софтуер може самостоятелно да пише нов код, да го компилира, разпространява и да заменя съществуващи ботове.

Неговата функция за рестартиране на ботове записва само заявка за рестартиране, а рутината му за компилиране изгражда фиксиран локален изходен код без етап на автоматично разгръщане. Резултатът е подпомагани операции, а не неограничена автономност.

По-широкият риск от инфекция остава познат: изложени на риск услуги, слаби идентификационни данни и неотстранени уязвимости в крайни устройства дават възможност на ботнетите да се разрастват.

Скорошни доклади за автоматизирана кампания на SSH ботнет и инфекции с Dysphoria IoT ботнет показват защо администраторите трябва да ограничат отдалечения достъп, да използват силна автентификация и да поддържат свързаното с интернет оборудване коригирано чрез най-новите корекции за сигурност.

За защитниците непосредственият урок е да наблюдават контролерите и сървърите за необичаен изходящ трафик към AI услуги, неочаквана SSH активност, нови файлове и изпълнение на команди, което следва автоматизираните проверки на състоянието.

Разделянето на мрежите за управление, ограничаването на root SSH достъпа и наблюдението на промените в податливи на ботнети Linux и IoT устройства могат да намалят възможността този тип подпомагана от оператор автоматизация да причини щети.

Редовният преглед на дневниците за автентификация и изходящите връзки може да помогне на екипите да забележат активността, преди тя да се разпространи допълнително.

Индикатори за компрометиране (IoCs):

Забележка: IP адресите и домейните са умишлено обезвредени (напр. [.]), за да се предотврати случайно разрешаване или свързване. Възстановете ги само в рамките на контролирани платформи за анализ на заплахи като MISP, VirusTotal или вашата SIEM система.