Тайна неизвестного языка программирования в троянце Duqu раскрыта

Тайна неизвестного языка программирования в троянце Duqu раскрыта

В блоге Securelist появилось сообщение о том, что экспертам "Лаборатории Касперского" удалось разгадать загадку неведомого языка программирования, который они обнаружили ранее в известном троянском коне Duqu. Просьба о содействии в решении этой проблемы нашла широкий отклик среди специалистов, и их подсказки в конце концов навели вирусных аналитиков на верный путь.

Эксперт компании Игорь Суменков пишет, что сообщения о таинственном "фреймворке Duqu" собрали более 200 комментариев и 60 электронных писем - результат, превысивший все ожидания. Наиболее популярными у участников обсуждения были такие варианты, как LISP, Forth, Erlang, Google Go, Delphi, OO C; кроме того, высказывались предположения, что специфика проблемного кода связана с использованием устаревших компиляторов С++ и других языков. Автор отмечает также несколько комментариев и писем, которые оказались наиболее полезны специалистам "Лаборатории Касперского".

"Помощь зала" позволила точно установить, что злоумышленники использовали компилятор из поставки Microsoft Visual Studio. Проведя ряд экспериментов с различными модификациями и настройками, эксперт сумел воспроизвести код функции конструктора и получить из него бинарный код, аналогичный обнаруженному в Duqu. В итоге было сделано заключение, что т.н. "фреймворк Duqu" является результатом компиляции исходного текста на языке С посредством Visual Studio 2008 с параметрами /O1 /Ob1. Автор блог-записи поясняет, что возможны два варианта развития событий: либо при написании кода использовалась объектно ориентированная надстройка С, либо над ним работал программист, применявший соответствующие методы для "чистого" С. Более вероятным эксперту представляется первый вариант, поскольку количество однотипного кода в тексте предполагает наличие препроцессора.

По мнению аналитика, использование объектно ориентированного расширения языка С могло быть продиктовано либо недоверием к компиляторам С++, либо потребностью в широкой переносимости / совместимости. Оба варианта с высокой степенью вероятности указывают на то, что разработка "фреймворка Duqu" велась профессиональными программистами "старой школы", имеющими многолетний опыт работы. Подход, примененный создателями Duqu, задействуется обычно в крупных коммерческих программных проектах, в то время как во вредоносных программах он практически не встречается.

Securelist

Письмо автору

" />

Ваши данные могут пробить по звонку или ссылке через рекламные сервисы

Исследователь Антон Бочкарев из 3side (Третья Сторона) сообщил о новой потенциальной проблеме с сервисами таргетированной рекламы, связанными с операторами связи. Если верить опубликованному разбору, некоторые из таких платформ позволяют буквально по одному звонку или одному переходу по ссылке собрать о человеке крайне подробный цифровой профиль.

Автор материала на «Хабре »напоминает, что ещё полтора года назад уже описывал похожую историю с «пробивом» абонентов через рекламный сервис.

Тогда публикация вызвала резонанс, и уязвимость, по его словам, в итоге закрыли. Но теперь, как утверждается, на других площадках ситуация может быть даже хуже.

Для регистрации в одном из таких сервисов, как пишет автор, оказалось достаточно принять СМС на любой номер. После этого пользователю открывались инструменты настройки рекламной аудитории: геолокация, фильтрация по звонкам, интересам, сайтам, данным о полученных сообщениях и другим признакам.

Самое неприятное здесь — сочетание этих фильтров. По описанию автора, можно сузить аудиторию сначала по геозоне, затем по факту звонка с определённого номера, а потом ещё сильнее сократить выборку за счёт пересечений и дополнительных параметров. В результате, как утверждается в публикации, удаётся фактически деанонимизировать конкретного человека: понять, где он живёт, где бывает, где работает и какими сервисами пользуется.

 

 

Отдельное внимание автор уделяет так называемым рекламным счётчикам. Логика здесь такая: если поставить счётчик на сайт и заманить туда конкретного человека, то затем его визит можно использовать как фильтр в рекламной системе. А дальше — попытаться получить о нём уже куда более широкий набор данных, чем просто факт посещения страницы.

Среди параметров, которые, по словам автора, доступны в таких системах, — пол, возраст, уровень дохода, интересы, посещаемые сайты, отправители СМС, сведения о звонках, семейный статус, наличие недвижимости, автомобиля и даже данные о детях. Если всё это действительно доступно в описанном виде, речь идёт уже не просто о рекламной аналитике, а о крайне удобном инструменте для слежки и «пробива».

Отдельно подчёркивается, что для подобных действий якобы не нужно запускать реальную рекламную кампанию и тратить деньги: достаточно этапа предварительной оценки аудитории. И именно это, по мнению автора, делает проблему особенно опасной — входной порог минимален, а потенциальная польза для злоумышленников огромна.

При этом в публикации прямо говорится, что проблема, по мнению автора, носит системный характер. Даже если один конкретный сервис закроет такую возможность, аналогичные механики могут оставаться у других игроков рынка. Более того, автор отдельно утверждает, что данные между участниками этого сегмента могут передаваться и использоваться шире, чем кажется обычному абоненту.

В итоге пользователям стоит исходить из того, что их мобильная активность может быть куда менее приватной, чем принято думать. А главный вывод здесь, пожалуй, в том, что вопрос уже давно не только в рекламе. Когда инструменты маркетинга позволяют восстанавливать личные связи, маршруты и цифровые привычки конкретного человека, это выглядит уже как история про массовую слежку под вполне легальной вывеской.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru