API Hammering как способ избежать детектирования в песочнице

API Hammering как способ избежать детектирования в песочнице

API Hammering как способ избежать детектирования в песочнице

Исследователи из Palo Alto Networks обнаружили образцы вредоносов Zloader и BazarLoader, использующие необычные способы реализации механизма API Hammering (от hammer — стучать, долбить). Эта техника маскировки позволяет сдержать исполнение вредоносного кода в песочнице за счет многочисленных мусорных вызовов API-функций Windows: пока они обрабатываются, зловред спит, и его намерения неясны.

Чаще всего для выполнения операции сна в контролируемой среде вредоносы, со слов экспертов, используют API-функцию Sleep. Более изощренный способ самозащиты предполагает циклическую отсылку ICMP-пакетов на какой-нибудь IP. Отправка и получение этих бесполезных пингов требуют времени, и запуск вредоносных функций в итоге происходит с задержкой.

Многие песочницы уже умеют выявлять подобные трюки, поэтому вирусописателям приходится искать другие способы, чтобы уберечь свои коды от детектирования во враждебном окружении. Одним из известных и менее распространенных способов антисэндбокса является API Hammering — использование огромного количества бессмысленных обращений к Windows API.

Загрузчик BazarLoader ранее с этой целью вызывал 1550 раз функцию printf. Новая версия, попавшая в поле зрения Palo Alto, использует длинный цикл обращений к произвольным ключам системного реестра (вполне легитимное поведение), который может повторяться произвольное число раз.

Количество итераций и список ключей реестра генерируются по месту. Зловред считывает из папки System32 первый файл подходящего размера, кодирует его, удаляя почти все нулевые байты, и вычисляет для итераций значение на основе сдвига первого нулевого байта в этом файле. Список ключей реестра тоже составляется с помощью закодированного файла — из фрагментов данных фиксированной длины.

Исследователи подчеркивают, что на разных Windows-машинах число итераций маскировочного цикла и создаваемые списки ключей реестра неодинаковы — из-за разницы в версиях ОС, наборах установленных обновлений и содержимого папки System32. Механизм API Hammering встроен в упаковщик BazarLoader и тормозит, таким образом, распаковку полезной нагрузки.

Модульный троян Zloader применяет ту же технику обхода сэндбокса, но вместо длинных повторяющихся циклов использует четыре больших подпрограммы с вложенными вызовами множества мелких процедур. Последние при выполнении обращаются к Windows API (каждая вызывает по четыре функции — GetFileAttributesW, ReadFile, CreateFileW и WriteFile). В сумме количество вводящих в заблуждение вызовов, которые генерирует зловред, превышает 1 млн, при этом его поведение схоже с легитимной программой, выполняющей файловые операции ввода-вывода.

Хакеры надели маски ChatGPT и DeepSeek для атак на российские сайты

Злоумышленники маскируют вредоносные запросы к веб-приложениям российских компаний под трафик популярных ИИ-ассистентов. По данным Solar WAF, в ход пошли имена DeepSeek, ChatGPT, Perplexity, Claude и Grok. Для маскировки атакующие подменяют HTTP-заголовок User-Agent, по которому сервер определяет обращающееся к нему приложение.

В запросах указывались значения DeepSeekBot, ChatGPT-User, Perplexity-User, Claude-User и GrokBot. Однако за громкими названиями скрывались сканирование уязвимостей и попытки атак.

Первые подобные обращения специалисты зафиксировали 12 августа 2026 года под видом DeepSeekBot. С 27 августа к маскараду присоединились остальные ассистенты. В июне и июле трафика с такими идентификаторами в анализируемой выборке Solar WAF не наблюдалось.

Главный расчёт злоумышленников строится на доверии. Владельцы сайтов всё чаще воспринимают ИИ-агентов как источник клиентов, лидов и полезного трафика, поэтому могут применять к ним менее строгие правила. Проблема в том, что User-Agent не является удостоверением личности: написать там ChatGPT-User способен кто угодно.

Согласно данным «Солара», в 53% выявленных случаев злоумышленники пытались проводить DNS Rebinding, способный заставить систему обращаться к внутренним ресурсам. Ещё 12% запросов были связаны с попытками утечки данных, 4% — с Path Traversal для доступа к файлам за пределами разрешённых каталогов. Остальные 31% включали другие техники, в том числе старые добрые SQL-инъекции.

Эксперты прогнозируют дальнейшее усложнение атак с применением ИИ, включая уникальные сценарии, которые могут не распознаваться сигнатурами.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru