CannibalRAT — новый RAT-троян, написанный полностью на Python

CannibalRAT — новый RAT-троян, написанный полностью на Python

CannibalRAT — новый RAT-троян, написанный полностью на Python

RAT-вредонос CannibalRAT используется в таргетированных атаках, как выяснили эксперты, этот зловред заимствует куски кода у других проектов с открытым исходным кодом. Специалисты Talos отметили две версии, которые используются в целевых атаках, — 3.0 и 4.0.

«Сам RAT не представляет собой сложную вредоносную программу, однако заимствует строки других программ. Командный центр вредоноса использует DNS-технику fast flux для того, чтобы оставаться скрытым», — пишут исследователи.

Два образца были написаны на языке Python и упакованы в исполняемый файл с помощью популярного инструмента py2exe. Эксперты отмечают, что версия 4.0 немного урезана, так как отсутствуют некоторые вредоносные функции. Судя по всему, авторы CannibalRAT пытались добавить методы обфускации, чтобы избежать обнаружения.

Версия 4.0 включает в себя функцию, которая будет генерировать случайные строки в памяти, это сделано, чтобы затруднить анализ вредоносной программы.

«Байт-код основного вредоносного скрипта хранится в PE-файле (Portable Executable, переносимый исполняемый) в секции PYTHONSCRIPT, также присутствует библиотека PYTHON27.DLL. Все остальные модули сжимаются и сохраняются в исполняемом оверлее», — продолжают исследователи.

Первый вариант вредоноса был обнаружен 8 января, однако всплеск активности эксперты Cisco Talos отметили после выхода версии 4.0, которая была замечена 5 февраля 2018 года. Все варианты CannibalRAT используют обфускацию имен командных центров C&C, также они укореняются в системе, используя ключ реестра «CurrentVersion\Run», где создается служба «Java_Update».

После запуска CannibalRAT версии 4.0 создается файл PDF с встроенным HTML-кодом, который загружает изображение, размещенное на imgur.com, и запускает Chrome для открытия PDF-файла. Обе версии используют одни и те же серверы C&C, однако версия 3.0 использует стандартные веб-запросы, а более новая версия использует API на основе REST.

«Киберпреступники пытаются использовать технологию fast flux для сокрытия командных центров, имена серверов меняются с высокой частотой, а конечные точки, как правило, одинаковы, все они принадлежат провайдеру телекоммуникационных услуг в Бразилии, имеющему системный номер AS 7738», — объясняют специалисты.

Также эксперты отмечают, что CannibalRAT заимствует часть кода у Radium-Keylogger, исходный код которого публикован на Github, а функция обнаружения виртуальной машины была скопирована из другого репозитория Github.

CannibalRAT распространялся через ресурсы inesapconcurso.webredirect.org и filebin.net, второй является популярной платформой для обмена файлами, а вот первый домен был специально создан для вредоносной кампании.

287 расширений для Chrome с 37 млн шпионили за пользователями

Исследователи безопасности обнаружили 287 расширений для Google Chrome, которые, по их данным, тайно отправляли данные о посещённых пользователями сайтах на сторонние серверы. Суммарно такие расширения были установлены около 37,4 млн раз, что равно примерно 1% мировой аудитории Chrome.

Команда специалистов подошла к проверке не по описаниям в магазине и не по списку разрешений, а по фактическому сетевому поведению.

Для этого исследователи запустили Chrome в контейнере Docker, пропустили весь трафик через MITM-прокси и начали открывать специально подготовленные URL-адреса разной длины. Идея была простой: если расширение «безобидное» — например, меняет тему или управляет вкладками — объём исходящего трафика не должен расти вместе с длиной посещаемого URL.

А вот если расширение передаёт третьей стороне полный адрес страницы или его фрагменты, объём трафика начинает увеличиваться пропорционально размеру URL. Это измеряли с помощью собственной метрики. При определённом коэффициенте расширение считалось однозначно «сливающим» данные, при более низком — отправлялось на дополнительную проверку.

 

Работа оказалась масштабной: на автоматическое сканирование ушло около 930 процессорных дней, в среднем по 10 минут на одно расширение. Подробный отчёт и результаты опубликованы в открытом репозитории на GitHub, хотя авторы намеренно не раскрыли все технические детали, чтобы не облегчать жизнь разработчикам сомнительных аддонов.

Среди получателей данных исследователи называют как крупные аналитические и брокерские экосистемы, так и менее известных игроков. В отчёте фигурируют, в частности, Similarweb, Big Star Labs (которую авторы связывают с Similarweb), Curly Doggo, Offidocs, а также ряд других компаний, включая китайские структуры и небольших брокеров.

Проблема не ограничивается абстрактной «телеметрией». В URL могут содержаться персональные данные, ссылки для сброса паролей, названия внутренних документов, административные пути и другие важные детали, которые могут быть использованы в целевых атаках.

 

Пользователям советуют пересмотреть список установленных расширений и удалить те, которыми они не пользуются или которые им незнакомы. Также стоит обращать внимание на разрешение «Читать и изменять данные на всех посещаемых сайтах» — именно оно открывает путь к перехвату URL.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru