Исследователи нашли способ определять автоматически сгенерированные домены

Исследователи нашли способ определять автоматически сгенерированные домены

Ряд работающих в Сети ботнетов использует автоматически сгенерированные доменные имена серверов управления. Американским специалистам удалось обнаружить способ детектирования подобных имен; по их мнению, он пригодится системным администраторам в качестве системы раннего предупреждения об инфекции.



Ботнеты Conficker, Kraken, Torpig относятся к числу тех, которые применяют метод т.н. 'текучести доменных имен' для защиты своих управляющих элементов от экспертов по безопасности. Вредоносная сеть такого типа генерирует множество случайных доменов в соответствии с некоторым алгоритмом; эти домены используются для связи клиентов с командными центрами ботнета. Если вы хотите прекратить деятельность такой сети, вам потребуется захватить управление всеми этими доменными именами, что довольно сложно.


Однако исследователи уверены, что, поскольку имена наподобие joftvvtvmx.org, ejfjyd.mooo.com или mnkzof.dyndns.org созданы по определенному алгоритму, то их можно успешно определять и отличать от других, легитимных доменов. Если пропускать через такой детектор весь DNS-трафик, идущий наружу из ЛВС предприятия, то можно быстро и эффективно определить наличие инфекции в сети.


"Таким образом, предложенный нами метод может выявлять присутствие ботнет-клиентов; администратор ЛВС будет способен прервать связь между рабочими станциями и контрольными серверами ботнета посредством отфильтровывания DNS-запросов на разрешение алгоритмически сгенерированных доменных имен", - говорится в работе, представленной на конференции ACM Internet Measurement Conference в Австралии.


Указанный метод задействует некоторые приемы из теории обнаружения сигналов и статистического самообучения; с его помощью можно детектировать имена, алгоритмы создания которых основаны на псевдослучайных последовательностях, словарных единицах и ложных словах. Сообщается, что на выборке из 500 доменных имен был достигнут стопроцентный уровень выявления без ложных срабатываний; при объеме выборки в 50 доменов также были успешно обнаружены все автоматически сгенерированные имена, однако количество "ложных тревог" составило 15%.


The Register

Геймеров массово заражают Vidar 2.0 через фальшивые читы на GitHub

Игровое сообщество снова оказалось удобной мишенью для распространителей зловредов. Исследователи Acronis TRU обнаружили крупную кампанию, в которой вредоносный софт распространяют под видом бесплатных читов для популярных онлайн-игр. По их данным, для этого использовались сотни GitHub-репозиториев, а реальный масштаб может быть ещё больше — вплоть до тысяч страниц с вредоносными загрузками.

Главным героем этой истории стал Vidar Stealer 2.0 — новая версия хорошо известного инфостилера.

Acronis называет эту кампанию его фактическим первым массовым появлением в реальных атаках. Исследователи связывают рост активности Vidar 2.0 с тем, что по другим заметным стилерам (вроде Lumma и Rhadamanthys) в последнее время серьёзно ударили правоохранители. Освободившуюся нишу, похоже, быстро занял именно Vidar.

Сценарий атаки построен довольно хитро. Пользователя заманивают обещанием бесплатного чита, прячут ссылку за красивыми картинками и ведут через несколько промежуточных сайтов, чтобы затруднить автоматическое выявление цепочки заражения.

 

В качестве площадок для приманки фигурируют GitHub и Reddit, а значит, всё выглядит достаточно «привычно» для аудитории, которая и без того часто качает что-то не из самых официальных источников.

 

На геймеров такая схема рассчитана не случайно. Исследователи прямо называют их идеальными целями: они чаще других готовы скачивать сторонний софт, игнорировать предупреждения и запускать программы с сомнительным происхождением, если те обещают преимущество в игре. Плюс игровые аккаунты сегодня часто стоят вполне реальных денег из-за скинов, цифровых предметов и привязанных платёжных данных.

Сам Vidar 2.0 стал заметно злее прежних версий. По данным Acronis и Trend Micro, он получил многопоточную архитектуру, стал быстрее собирать данные и активнее использовать полиморфные сборки, из-за чего разным антивирусам сложнее ловить его по сигнатурам.

Вредонос интересуют логины, cookies, данные автозаполнения, криптокошельки, Azure-токены, Telegram, Discord, FTP- и SSH-учётные данные. Кроме того, зловред делает скриншот рабочего стола и проверяет, не запущен ли он в песочнице или виртуальной машине, чтобы избежать анализа.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru