Фреймворк Sliver в пакетах PyPI используется в атаках на macOS-устройства

Фреймворк Sliver в пакетах PyPI используется в атаках на macOS-устройства

Фреймворк Sliver в пакетах PyPI используется в атаках на macOS-устройства

С помощью нового пакета, имитирующего популярную библиотеку Requests в каталоге Python (PyPI), злоумышленники атакуют устройства на macOS, используя фреймворк Sliver C2 для получения первоначального доступа к корпоративным сетям.

Специалисты Phylum обнаружили кампанию, включающую в себя несколько этапов и уровней обфускации, в том числе использование стеганографии в файле изображения PNG для скрытой установки полезной нагрузки Sliver.

По предварительной информации, вредоносный пакет был удален из PyPI. Но сам факт его обнаружения доказывает, что Sliver всё чаще используется злоумышленниками для удаленного доступа к корпоративным сетям.

Sliver является кросс-платформенным (Windows, macOS, Linux) набором инструментов на языке Go с открытым исходным кодом, предназначенным для работы «красных команд», имитирующих действия противника при тестировании защитных систем.

Sliver обладает рядом преимуществ: генерация пользовательских имплантов, возможности управления с сервера (C2), инструменты-скрипты для постэксплуатации и богатые возможности эмуляции атак.

Именно поэтому начиная с 2022 года хакеры стали все чаще использовать данный имплант как альтернативу коммерческому фреймворку для пентеста — Cobalt Strike, который, в отличие от Sliver, стало легче обнаруживать и блокировать.

Специалисты из SentinelOne также стали замечать, что целью Sliver становятся устройства на macOS. Они обнаружили имплант, установленный в поддельном приложении VPN.

Спустя год стало понятно, что внедрение Sliver хакерами неуклонно растет, когда фреймворк был замечен в BYOVD-атаках и операциях с программами-вымогателями.

В феврале 2024 года специалисты по кибербезопасности CISA и ФБР подтвердили растущий статус Sliver как одного из распространенных имплантов, используемых хакерами для взлома сетей.

В кампании, замеченной Phylum, атака начинается с вредоносного пакета Python для macOS под названием «requests-darwin-lite», который представляется как полноценный форк популярной библиотеки Requests.

Размещенный на PyPI пакет содержит бинарник Sliver в файле изображения PNG размером 17 МБ с логотипом Requests.

Во время установки на macOS класс PyInstall выполняет декодирование base64-кодированной строки для запуска команды (ioreg), которая извлекает UUID (универсальный уникальный идентификатор) системы. Он проверяет, что пакет устанавливается на реальную цель, сравнивая с заранее определенным UUID.

Вредоносный файл setup.py

Источник: Phylum

 

Если UUID совпадает, двоичный файл Go внутри PNG-файла считывается и извлекается из определенного смещения в файле.

Двоичный файл Sliver записывается в локальный файл, но уже с измененными правами доступа к файлу для того, чтобы сделать его исполняемым, и в конечном счете запускается в фоновом режиме.

Сразу после сообщения Phylum команде PyPI о requests-darwin-lite, пакет был изъят из доступа. К вредоносным версиям относились 2.27.1 и 2.27.2.

По мнению экспертов Phylum, данная кампания была целенаправленной, учитывая проверку UUID. Возможно, именно поэтому злоумышленники вернули пакет в безвредное состояние, чтобы не привлекать внимания.

В прошлом месяце исследователи обнаружили новую широкомасштабную вредоносную кампанию под названием SteganoAmor. Злоумышленники скрывали вредоносный код внутри изображений с помощью стеганографии с целью доставки различных вредоносных инструментов на целевые системы. 

Хакеры совершили более 320 атак, направленных на различные отрасли и страны.

AM LiveПодписывайтесь на канал "AM Live" в Telegram, чтобы первыми узнавать о главных событиях и предстоящих мероприятиях по информационной безопасности.

Опасные стихи раскрыли уязвимости ИИ: до 60% успешных обходов

Исследователи из DEXAI нашли нестандартный, но весьма результативный способ обхода защит современных языковых моделей: оказалось, что многие ИИ куда менее устойчивы к опасным запросам, если скрыть их в стихотворении. Команда протестировала 25 популярных нейросетей и выяснила, что «поэтические» запросы обходят защиту примерно в 60% случаев.

У отдельных моделей уровень уязвимости подбирался почти к 100%. Для эксперимента специалисты подготовили около двадцати опасных стихов — тексты, в которых вредоносный смысл сохранялся полностью, но был завуалирован рифмой и метафорами.

 

Темы брались самые жёсткие: от создания опасных веществ до методов манипуляции сознанием. Чтобы добиться нужного эффекта, исследователи сначала формулировали вредоносные запросы, а затем превращали их в стихи при помощи другой ИИ-модели.

Контраст получился впечатляющим. На прямые запросы модели давали опасные ответы лишь в 8% случаев, тогда как стихотворная форма увеличивала вероятность прорыва защит до 43% и выше.

 

Разницу в подходах к безопасности между западными и российскими ИИ-комплексами пояснил директор по ИИ «Группы Астра» Станислав Ежов. По его словам, западные LLM часто можно обойти «простыми метафорами», тогда как отечественные системы строятся по более строгой архитектуре — с контролем безопасности на каждом этапе.

Он отметил, что в компании внедряют доверенный ИИ-комплекс «Тессеракт», разработанный с защитой ключевых компонентов на уровне ФСТЭК.

Ежов подчёркивает:

«Проблема уязвимости ИИ — это не просто интересный технический нюанс, а вопрос стратегической безопасности. Поэтому внимание к качеству защитных механизмов сегодня становится критически важным».

AM LiveПодписывайтесь на канал "AM Live" в Telegram, чтобы первыми узнавать о главных событиях и предстоящих мероприятиях по информационной безопасности.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru