Обнаружен неизвестный язык программирования в троянце Duqu

 В ходе проведения детального анализа вредоносного кода троянца Duqu антивирусные эксперты «Лаборатории Касперского» пришли к выводу, что часть вредоносной программы написана на неизвестном языке программирования.



Duqu представляет собой сложную троянскую программу, созданную авторами скандально известного червя Stuxnet. Главная задача Duqu – обеспечить злоумышленникам доступ в систему с целью кражи конфиденциальной информации. Впервые этот троянец был обнаружен в сентябре 2011 года, однако, по данным «Лаборатории Касперского», следы вредоносного кода, имеющего отношение к Duqu, появились еще в августе 2007 года. Специалисты компании зафиксировали более десятка инцидентов, произошедших при участии этого зловреда, причем большинство его жертв находились в Иране. Анализ рода деятельности организаций, пострадавших в результате соответствующих инцидентов, а также характера информации, на получение которой были направлены атаки, позволяет предположить, что основной целью создателей троянца была кража информации об автоматизированных системах управления, используемых в различных отраслях промышленности, а также сбор данных о коммерческих связях целого ряда иранских организаций.

Одним из важнейших нерешенных вопросов, связанных с Duqu, является то, как эта троянская программа обменивалась информацией со своими командными серверами (C&C) после заражения компьютера-жертвы. Модуль Duqu, отвечающий за коммуникацию с командными серверами, является частью его библиотеки с основным кодом (Payload DLL). При детальном изучении данной библиотеки эксперты «Лаборатории Касперского» обнаружили, что часть её кода, отвечающая за коммуникацию с командным сервером, написана на неизвестном языке программирования, и назвали этот участок «Фреймворк Duqu».

В отличие от остального кода Duqu, Фреймворк Duqu не написан на языке C++ и скомпилирован не при помощи Microsoft's Visual C++ 2008. Возможно, авторы использовали собственные средства разработки для генерации промежуточного кода на C, либо они использовали совершенно иной язык программирования. В любом случае, эксперты пришли к выводу, что язык является объектно-ориентированным и оптимально подходит для разработки сетевых приложений.

Язык, использованный в Фреймворке Duqu, является высокоспециализированным. Он позволяет Payload DLL работать независимо от остальных модулей Duqu и обеспечивает подключение к выделенному командному серверу несколькими способами, в т.ч. через Windows HTTP, сетевые сокеты и прокси-серверы. Он также позволяет библиотеке обрабатывать прямые HTTP-запросы от командного сервера, незаметно пересылает копии украденных данных с зараженной машины на командный сервер и даже может доставлять дополнительные вредоносные модули на другие компьютеры в составе сети, т.е. создает возможность контролируемо и скрытно распространять заражение на другие компьютеры.

«Учитывая масштаб проекта Duqu, весьма вероятно, что созданием Фреймворка Duqu занималась совершенно другая команда – не та, что разрабатывала драйверы и писала эксплойты для заражения системы, – считает Александр Гостев, главный антивирусный эксперт «Лаборатории Касперского». – Принимая во внимание чрезвычайно высокий уровень кастомизации и эксклюзивности, имевший место при создании языка программирования, можно предположить, что он был разработан с целью не только затруднить понимание сторонними лицами особенностей операции по кибершпионажу и взаимодействия с командными серверами, но и отделить этот проект от работы других групп, участвовавших в создании Duqu и отвечавших за написание дополнительных элементов вредоносной программы».

По словам Александра Гостева, создание специализированного языка программирования демонстрирует высочайший уровень квалификации разработчиков, участвовавших в проекте, и указывает на то, что для его реализации были мобилизованы значительные финансовые и людские ресурсы.

 В ходе проведения детального анализа вредоносного кода троянца Duqu антивирусные эксперты «Лаборатории Касперского» пришли к выводу, что часть вредоносной программы написана на неизвестном языке программирования. " />
Anti-Malware Яндекс ДзенПодписывайтесь на канал "Anti-Malware" в Telegram, чтобы первыми узнавать о новостях и наших эксклюзивных материалах по информационной безопасности.

ИИ-профайлер помог Тинькофф Банку сократить число дропов в 2 раза

Созданная в «Тинькофф» система для выявления дропов использует ИИ-технологии и определяет подозрительное поведение по 1 тыс. разных факторов. За год работы умного помощника число счетов, на которые мошенники выводят средства жертв, сократилось в два раза.

Чтобы составить поведенческий портрет дропа, специалисты финансовой организации проанализировали миллионы операций клиентов. Как оказалось, на мошенничество могут указывать перепривязка карты к другому номеру телефона, поступление мелких сумм сразу после открытия счета, переводы по реквизитам, уже засветившимся в схемах обмана, и множество других, менее явных признаков.

Новый антифрод работает в режиме реального времени. После проверки результатов дежурный сотрудник может ограничить банковские обслуживание или провести дополнительное расследование.

«Благодаря работе системы удалось за год снизить количество дропов в два раза, — заявил журналистам руководитель центра экосистемной защиты «Тинькофф» Олег Замиралов. — А проактивное ограничение действий по счетам дропов в 2,5 раза уменьшило потери из-за их недобросовестной деятельности».

Аналитики также заметили, что мошенники стали чаще вербовать для таких целей несовершеннолетних. С помощью ИИ выявлено 66 тыс. счетов, открытых лицами моложе 18 лет и проданных аферистам.

Тревожную тенденцию недавно обсуждали на Форуме безопасного интернета в Москве. Представитель МВД огласил число киберпреступлений, совершенных в 2023 году подростками, — 4 тыс. против 54 в 2020-м.

Таких пособников легче выявить и призвать к ответу, чем нанимателей. Так, недавно в московском Зеленограде были задержаны четверо подозреваемых в содействии телефонным мошенникам.

По версии следствия, их использовали как дропов в рамках схемы, с помощью которой у местной жительницы суммарно выманили 20 млн рублей (поверив аферистам, жертва добровольно совершала переводы на «безопасный» счет). Уголовное дело возбуждено по признакам преступления, предусмотренного ч. 4 ст. 159 УК РФ (мошенничество в составе ОПГ либо в крупном размере, до 10 лет лишения свободы со штрафом до 1 млн рублей).

Anti-Malware Яндекс ДзенПодписывайтесь на канал "Anti-Malware" в Telegram, чтобы первыми узнавать о новостях и наших эксклюзивных материалах по информационной безопасности.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru