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.

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