Вредонос PhantomDL приписывают группе PhantomCore

Вредонос PhantomDL приписывают группе PhantomCore

Вредонос PhantomDL приписывают группе PhantomCore

В марте этого года специалисты F.A.C.C.T. Threat Intelligence обнаружили ранее неизвестный вредоносный загрузчик PhantomDL (PhantomGoDownloader). После проведенного анализа был выявлен ряд связей, указывающих на причастность группы PhantomCore к данному вредоносу.

Кибергруппировка PhantomCore, действующая против организаций РФ с начала 2024 года, эксплуатирует уязвимость CVE-2023-38831, в которой вместо ZIP-архивов используются RAR-архивы.

Кибершпионы рассылают жертвам фишинговые письма, содержащие во вложении вредоносные архивы и пароли в тексте письма.

Исследователи F.A.C.C.T. Threat Intelligence обнаружили исполняемый файл на платформе VirusTotal с именем «Akt_priema_peredaci_plosadki_20240322103904_20240323105837.pdf .exe» и запароленный RAR-архив «Akt_priema_peredaci_plosadki_20240322103904_20240323105837.rar». Эксперты подобрали пароль для архива «11112222».

Как выяснилось, в архиве были обнаружены одноименные файлы (рис.1):

исполняемый файл, а также легитимный PDF-файл, который как раз и является документом-приманкой, содержащим информацию об акте приема-передачи строительной площадки на территории предприятия атомной отрасли РФ (рис. 2) 

Рис. 1 – содержимое архива «Akt_priema_peredaci_plosadki_20240322103904_20240323105837.rar»

 

Рис. 2 – содержимое документа-приманки «Akt_priema_peredaci_plosadki_20240322103904_20240323105837.pdf»

 

Хакеры эксплуатируют ту же вариацию уязвимости WinRAR, что и группировка PhantomCore, где вместо ZIP-архивов используются RAR-архивы.

Пользователи с версией WinRAR ниже  6.23 запустят исполняемый файл при открытии PDF-файла, так как они содержатся в одноименной директории архива. Если же версия WinRAR 6.23 и выше, тогда юзеры увидят легитимный PDF-файл.

Исполняемый файл-загрузчик был написан на языке Go, для обфускации которого, возможно, использовалась утилита garble.

Имя компьютера / домен жертвы загрузчик получает с помощью команды:

cmd.exe /c «echo %USERDOMAIN%».

Далее загрузчик делает HTTP POST-запрос к серверу hxxp://188.127.227[.]201/check и передает сгенерированный uuid и имя компьютера / домена жертвы. 

В ситуации, когда SYN-запросы отправляются не с российского IP-адреса, соединение будет разорвано (RST). 

Если от сервера приходит ответ 200 OK ненулевой длины, то загрузчик выполнит одну из двух команд:

  • install – включает в себя последовательность действий:
    • отправить запрос на сетевой адрес hxxp://188.127.227[.]201/start;
    • получить в ответ от сервера URL;
    • загрузить следующую стадию (нагрузку) с полученного URL, сохранить под указанным именем в каталог %APPDATA%\Microsoft\Windows, запустить нагрузку;
    • выполнить запрос после завершения на сетевой адрес hxxp://188.127.227[.]201/end.
  • bay – завершить работу.

Уже 26 марта на том же VirusTotal специалисты обнаружили еще один загруженный архив с паролем «11112222», в котором содержались следующие файлы:

  • «Информация по договору.pdf .exe» — загрузчик на Go с той же хэш-суммой, что и файл «Akt_priema_peredaci_plosadki_20240322103904_20240323105837.pdf .exe» (SHA-1: d6a7b11b0f71cb3ea14a4c89d2d742a90a05bf3c);
  • «Информация по договору.pdf» – легитимный PDF-файл, являющийся документом-приманкой, содержимое которого не соответствует его названию (рис. 3).

Рис. 3 – содержимое документа-приманки «Информация по договору.pdf»

 

Чуть позже в мае был обнаружен новый образец, который не имел обфускации классов и методов. Это помогло заполучить название проекта D:\github\phantomDL и присвоить этому зловреду имя PhantomDL.

Образец поддерживает всё те же команды: bay, install, но в качестве сервера управления (C2) используется другой IP-адрес: 91.219.151[.]47. В новом образце также были заменены названия страниц для отправки запросов на сервер. 

Эксперты F.A.C.C.T. Threat Intelligence провели анализ образцов и связали данную активность с киберпреступниками PhantomCore по следующим причинам:

  • В атаках с использованием загрузчика PhantomDL эксплуатируется уязвимость в RAR-архивах, что также присуще группировке PhantomCore.
  • Атаки нацелены на РФ, а именно на сферы, связанные с ВПК.
  • В документах-приманках содержатся схожие темы, где указаны акты по взаимным работам двух организаций.
  • Пересечения в именованиях файлов и паролей к архивам из разных атак.
  • Пересечения в именах классов и методов между трояном удаленного доступа PhantomRAT и загрузчиком PhantomDL.
  • Схожие названия для переменной, хранящей адрес управляющего сервера, в конфигурации:  у PhantomRAT — «PRIMARY_END_POINT», а у PhantomDL — «PrimaryIP».

Киберпреступники явно переходят из стадии тестирования к наступлению, все тщательнее развивая свой инструментарий. 

В России разработали способ удалить свой биометрический след

В ИТ-компании «Криптонит» (входит в «ИКС Холдинг») разработали метод, который позволяет выборочно удалять цифровые образы людей из систем распознавания лиц. Если совсем просто, речь идёт о технологии, которая должна помочь реализовать право человека отозвать согласие на обработку своей биометрии — так, чтобы система действительно перестала его узнавать.

Проблема тут в том, что современные системы распознавания лиц устроены не так прямолинейно, как может показаться.

Даже если сведения о человеке формально удалили из базы, его цифровой образ может всё равно остаться внутри уже обученной модели. То есть на бумаге данные вроде бы стерли, а на практике алгоритм всё ещё способен узнать этого человека.

Именно это и делает тему особенно чувствительной. С биометрией всё сложнее, чем с обычными персональными данными: пароль можно поменять, а лицо — нет. Если такие данные утекают, риски уже совсем другого уровня, потому что украденные цифровые слепки можно использовать для создания поддельных образов и обхода биометрической аутентификации.

 

В «Криптоните» утверждают, что их метод решает задачу не маскировкой и не косметическим удалением, а на уровне внутренней логики самой модели. Проще говоря, алгоритм перестаёт использовать сведения о конкретном человеке и больше не может его распознавать, при этом способность узнавать остальных людей сохраняется.

По словам разработчиков, на тестовых наборах данных технология показала заметное снижение эффективности распознавания именно тех лиц, которые нужно «забыть», — до 88%. При этом общая точность системы, как утверждается, осталась на прежнем уровне.

Практическое применение у такого подхода вполне очевидное. В первую очередь это системы видеонаблюдения с распознаванием лиц, СКУД и корпоративная безопасность. Например, технология может пригодиться для удаления биометрических данных уволенных сотрудников, когда компания обязана прекратить их обработку, но не хочет при этом заново переобучать всю систему с нуля.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru