Windows-троян Grandoreiro вернулся с прицелом на 1500 банков в 60 странах

Windows-троян Grandoreiro вернулся с прицелом на 1500 банков в 60 странах

Windows-троян Grandoreiro вернулся с прицелом на 1500 банков в 60 странах

Через два месяца после разгромной акции правоохраны операторы трояна Grandoreiro возобновили атаки. Новый список целей зловреда включает приложения более 1500 банков, работающих в 60 странах.

Банковский троян Grandoreiro вначале распространялся только на территории Латинской Америки, затем объявился также в Португалии и Испании. Дальнейшее расширение географии, по всей видимости, вызвано попыткой бразильских властей ликвидировать инфраструктуру Windows-вредоноса в минувшем январе.

В IBM X-Force проанализировали обнаруженные в марте образцы агрессивного банкера и обнаружили, что вредоноса значительно усовершенствовали. Вирусописатели усложнили расшифровку строк кода, переработали DGA-генератор доменов, используемый для связи с C2 (он теперь выдает больше десятка вариантов в сутки), и добавили возможность дальнейшего распространения инфекции через Microsoft Outlook.

 

Атаки, как и прежде, начинаются с поддельного письма с вредоносной ссылкой. Сообщения написаны от имени местного госоргана (чаще всего налоговой службы), загружаемый по URL файл замаскирован под инвойс или другой неоплаченный счет.

Доставка целевого зловреда при этом осуществляется в несколько этапов. После клика по ссылке отрабатывает редирект на изображение с PDF-иконкой, затем на машину загружается ZIP весом более 100 Мбайт с кастомным лоадером Grandoreiro (размер архивного файла умышленно раздут в попытке обхода антивирусов).

Загрузчик при запуске проверяет окружение на наличие песочниц, собирает информацию о зараженном хосте, отправляет ее на C2-сервер и ждет дальнейших инструкций. Если жертва находится в России, Чехии, Польше или использует Windows 7 на территории США, дальнейшее выполнение программы прекращается; в противном случае на машину загружается целевой банкер.

Список команд, поддерживаемых Grandoreiro, разнообразен. Вредонос умеет открывать удаленный доступ к системе, выполнять операции с файлами, включать особые режимы. В частности, ему придан новый модуль для сбора данных из Outlook и рассылки вредоносного спама с аккаунта жертвы.

Взаимодействие с локальным клиентом Microsoft Outlook осуществляется с использованием Outlook Security Manager — софта для создания дополнений. Такой трюк позволяет обмануть охранника Outlook Object Model Guard, выводящего предупреждения при попытках доступа к защищенным объектам.

Новый модуль, видимо, часто пускается в ход: эксперты фиксируют большие объемы почтового спама, генерируемого Grandoreiro.

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

Челябинские ученые предложили систему защиты от сбоев промышленных систем

Чтобы защитить промышленные системы от атак и сбоев, коллектив исследователей из Южно-Уральского государственного университета (ЮУрГУ) предложил подход, основанный на принципах поведенческой аналитики. В основе решения лежит нейросеть Кохонена.

Результаты исследования российских специалистов опубликованы в сборнике International Conference on Industrial Engineering, Applications and Manufacturing (ICIEAM).

Разработанная в ЮУрГУ система работает в два этапа. Сначала она анализирует функционирование объекта в нормальном режиме и формирует эталонную модель. Затем переходит в режим мониторинга и оценивает поступающие данные, сравнивая их с полученной «нормой». При обнаружении значительных отклонений нейросеть подаёт сигнал о потенциально опасной ситуации.

Во время тестирования система правильно классифицировала 94% данных. Обучение нейросети заняло около 3,5 минут. Кроме того, решение успешно выявило действия, характерные для кибератак на промышленные объекты.

Разработчики планируют повысить точность модели и расширить её возможности для распознавания различных, в том числе сложных, сценариев атак.

«Ключевое преимущество нашего подхода — использование нейросети Кохонена, которая способна работать с большими массивами данных, когда показателей много и они тесно взаимосвязаны. Классические алгоритмы часто не справляются с такими объёмами и сложностью», — рассказал РИА Новости заведующий кафедрой «Защита информации» ЮУрГУ Александр Соколов.

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