Полное разоблачение 30-миллионного ботнета Bredolab

Полное разоблачение 30-миллионного ботнета Bredolab

Ботнет Bredolab появился в середине 2009 года и насчитывал за время своего существования около 30 миллионов зараженных компьютеров из разных стран мира. В октябре 2010 года он был закрыт отделом полиции Нидерландов по борьбе с киберпреступлениями. В статье Алексей Кадиев из Лаборатории Касперского "разоблачает" вирусные технологии, использованные при построении данного ботнета, который успешно функционировал на протяжении длительного времени.



Особенность ботнета Bredolab заключалась в автоматическом способе формирования зомби-сети и близком к замкнутому циклу ее построения. Для начала злоумышленники использовали взломанные легитимные сайты, посетители которых перенаправлялись на вредоносные ресурсы, с которых и происходило заражение пользовательских компьютеров зловредом Backdoor.Win32.Bredolab. Этот зловред, среди прочего, загружал в систему троянца, "охотившегося" за паролями к ftp-аккаунтам и передававшего их хозяину ботсети. Так злоумышленники получали доступ к сайту жертвы и внедряли в него вредоносный код. После того как другой пользователь посещал зараженный сайт, данная схема повторялась. Таким образом, был налажен автоматический процесс самоподдержания ботнета.

При этом киберпреступники не останавливались на достигнутом и постоянно находили новые способы повышения количеств заражения пользовательских машин. Например, вредоносный код внедрялся в популярные интернет-ресурсы или распространялся посредством спам-рассылки, имитирующей сообщения от имени Twitter, YouTube, Amazon, Facebook, Skype.

"Ввиду сложности Bredolab, можно предположить, что он контролировался не одним человеком. Однако пока известно об аресте единственного злоумышленника, связанного с этим ботнетом. Существует вероятность того, что спустя какое-то время остальные участники преступной группы могут продолжить начатое, так как схема, придуманная и реализованная ими, достаточно эффективна. Более того, технологии, использованные для создания и поддержки работоспособности данного ботнета, могут быть приняты на вооружение и другими киберпреступниками", - считает Алексей Кадиев.

Одной из мер по предотвращению заражения веб-сайтов является своевременное обновление программного обеспечения ресурса - так можно свести к минимуму возможность использования злоумышленниками уязвимостей в коде сайта. Кроме того, следует помнить о существовании сервисов и систем сканирования сайтов для обнаружения вредоносного кода, а также несанкционированного изменения контента.

В целях безопасности лучше отключить автоматическое сохранение ftp-паролей в ftp-клиентах, а также периодически создавать резервные копии сайта (баз данных, файлов, в которых может храниться важная информация) на случай, если в результате заражения данные окажутся испорченными.

Armored Likho научила ИИ писать инструменты для кибератак на Россию

Кибергруппировка Armored Likho расширила арсенал новым трояном BusySnake RAT, способным атаковать компьютеры под управлением Windows, Linux и macOS. Заодно злоумышленники нашли большую языковую модель и притащили её внутрь атаки для разработки дополнительных вредоносных компонентов.

Эксперты «Лаборатории Касперского» обнаружили три версии BusySnake RAT. Первая написана на Python и связывается с командным сервером через инфраструктуру телеграм-ботов.

В следующей версии группировка перешла на GitLab, а самый свежий вариант полностью переписала на Go. BusySnake RAT позволяет управлять заражёнными системами на разных платформах.

Кроме собственной разработки, Armored Likho начала применять троян с открытым исходным кодом Kharon RAT. С его помощью атакующие получают удалённый доступ к устройствам и выгружают нужные файлы.

 

Изменилась и инфраструктура распространения инструментов. Вместо общедоступных репозиториев злоумышленники переключились на закрытые проекты в GitHub и GitLab. Такой подход затрудняет исследование сетевого взаимодействия и помогает дольше прятать используемые компоненты.

Отдельный апгрейд получила работа с искусственным интеллектом. Раньше Armored Likho применяла ИИ преимущественно на этапе первоначального проникновения. Теперь анализ кода указывает, что большие языковые модели помогают создавать утилиты для закрепления и дальнейшего развития атаки.

Подробности новой кампании опубликованы в отчёте на Securelist. Защитные решения «Лаборатории Касперского», по данным компании, обнаруживают и блокируют связанную с группировкой активность.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru