W32.Flamer подслушивает разговоры, используя технологии Bluetooth

W32.Flamer подслушивает разговоры, используя технологии Bluetooth

Корпорация Symantec раскрывает информацию о потенциале использования технологий Bluetooth червём W32.Flamer – самой сложной вредоносной программой со времён Stuxnet и Duqu. Злоумышленники получают возможность идентифицировать мобильное устройство пользователя на расстоянии до одной мили и даже отслеживать местонахождение жертвы, красть конфиденциальную информацию и прослушивать разговоры.

Из всех обнаруженных до сих пор угроз для Windows-платформ, W32.Flamer – единственная, столь широко использующая технологи Bluetooth вредоносная программа, что является ещё одним веским подтверждением её создания в качестве шпионского инструмента несанкционированного сбора информации.

Функционал, использующий технологии Bluetooth, реализован в модуле “BeetleJuice”. Его запуск производится в соответствии со значениями конфигурационных параметров, заданными атакующим. При запуске сначала производится поиск всех доступных Bluetooth-устройств. При обнаружении устройства производится запрос его статуса и записываются параметры устройства, включая идентификатор, предположительно для отправки атакующему. Далее он настраивает себя в качестве Bluetooth-маяка. Это означает, что заражённый червём W32.Flamer компьютер всегда будет виден при поиске Bluetooth-устройств. В дополнение к самозасвечиванию W32.Flamer кодирует сведения о заражённом компьютере и затем сохраняет их в специальном поле “description”. И при сканировании окружающего пространства любым другим Bluetooth-устройством он отображает это поле:

 

 

 

Ниже представлены несколько сценариев использования технологий Bluetooth червём W32.Flamer.


Сценарий №1 – Определение социальных связей жертвы

Постоянный мониторинг Bluetooth-устройств в зоне досягаемости заражённого червём W32.Flamer компьютера, позволяет злоумышленнику фиксировать устройства, обнаруженные в течение дня. Это особенно эффективно, если зараженный компьютер является ноутбуком, поскольку жертва обычно носит его с собой. Через некоторое время злоумышленник получает список различных обнаруженных устройств – преимущественно мобильных телефонов друзей и знакомых жертвы. И на основе подобных наблюдений он создаёт схему взаимосвязей жертвы с другими людьми и определяет её социальные связи и профессиональный круг общения.


Сценарий №2 – Идентификация местонахождения жертвы

 

 

После заражения компьютера злоумышленник может принять решение, что его владелец ему особенно интересен. Возможно, ему известно здание, в котором располагается жертва, но не её офис. Однако, используя технологии Bluetooth, злоумышленник может определить местоположение заражённых устройств.

Bluetooth – это радиоволны. Измеряя уровень радиосигнала, злоумышленник может определить приближается или удаляется жертва от конкретного заражённого устройства. Использование режима Bluetooth-маяка и информации о заражённом устройстве позволяет злоумышленнику определить физическое расположение заражённого компьютера или устройства жертвы.

Более предпочтительной альтернативой определения местоположения компьютера является идентификация мобильного телефона жертвы. Модуль “BeetleJuice” уже собрал список идентификаторов устройств, находящихся рядом с заражённым компьютером, поэтому злоумышленник знает, какие устройства принадлежат жертве. Одно из них – мобильный телефон, который большую часть времени находится у жертвы. И теперь атакующий может вести пассивный мониторинг жертвы без необходимости установки либо модификации её устройств. Оборудование Bluetooth-мониторинга может быть установлено в аэропортах, на вокзалах и любых транспортных узлах; и это оборудование будет выискивать идентификаторы устройств, принадлежащих жертве. Ряд атак позволяет идентифицировать Bluetooth-устройство на расстоянии более мили (1609 м). Наиболее зловещим аспектом такой слежки является возможность точной локализации жертвы и более лёгкого отслеживания её в будущем.


Сценарий №3 – Расширенный сбор информации 

 

 

Значительная часть функционала W32.Flamer реализована в виде скриптов Lua, или «приложений» ('apps'), загружаемых из хранилища приложений ('apprepository’) FLAME. Для атакующего не составит никакого труда разместить новое вирусное приложение Bluetooth Lua в хранилище FLAME для загрузки на зараженное устройство. С увеличением функциональности злоумышленник, уже идентифицировавший Bluetooth-устройства, находящиеся в пределах досягаемости, может предпринять ряд атак:

  • Выкрасть контакты из адресной книги, SMS-сообщения, картинки и многое другое;
  • Использовать Bluetooth-устройство для подслушивания, подключив к нему заражённый компьютер в качестве аудио-гарнитуры; когда Bluetooth-устройство находится в переговорной или с него осуществляется звонок, злоумышленник может всё слышать;
  • Передавать похищенные данные через каналы связи другого устройства, что позволяет обойти межсетевые экраны и средства мониторинга сети. Для этого злоумышленник, может использовать собственное Bluetooth-устройство, находящееся в пределах мили от источника.

Возможно, что W32.Flamer содержит нераскрытый код, который уже обеспечивает достижение этих целей. Например, несмотря на то, что мы ещё не обнаружили код маяка, один зараженный компьютер может связываться с другим по протоколу Bluetooth. И если второй компьютер, подключённый к защищённой сети, был заражён через USB-подключение, то единственной доступной сетью для него может стать имеющеесяBluetooth-подключение к заражённому компьютеру. Код для обеспечения этого, возможно, уже имеется в Win32.Flamer.

Описанные предположения являются практически осуществимыми атаками, которые можно легко реализовать при должной технической подготовке. А сложность W32.Flamer указывает на очень хорошую техническую подготовку злоумышленников, и такие атаки им по плечу.

WMX представила систему защиты сайтов от «умных ботов»

Российская компания WMX (ООО «Вебмониторэкс») представила новое решение для защиты веб-ресурсов от автоматизированных атак — WMX SmartBot Protection. Продукт рассчитан не только на массовый бот-трафик, но и на более сложных ботов, которые умеют имитировать поведение обычных пользователей.

Проблема здесь вполне прикладная. Значительная часть интернет-трафика сегодня создаётся не людьми, а автоматизированными скриптами.

Такие боты могут собирать данные с сайтов, перебирать пароли, создавать фейковые аккаунты, искать уязвимости и в целом мешать нормальной работе онлайн-сервисов. Особенно чувствительны к этому интернет-магазины, финансовые сервисы, агрегаторы, доски объявлений, медиаплатформы и стриминговые площадки.

При этом боты становятся всё менее примитивными. Если раньше их можно было сравнительно легко отсечь по шаблонному поведению, то теперь они нередко умеют маскироваться под живого пользователя: заходят через браузер, имитируют движение мыши и даже проходят простые CAPTCHA. Из-за этого стандартных фильтров уже часто недостаточно.

В WMX говорят, что их система использует несколько уровней проверки. Сначала трафик фильтруется по базовым признакам — например, по IP-адресам и User-Agent. Если этого недостаточно, дальше подключается анализ браузерного окружения: параметров экрана, шрифтов, а также особенностей canvas и WebGL, которые могут указывать на эмуляторы или headless-браузеры.

Следующий этап — поведенческий анализ. Система смотрит, как именно ведёт себя пользователь: есть ли движения мыши, насколько быстро заполняются формы и не выглядят ли действия слишком механическими. После этого подключаются эвристики, которые оценивают уже не отдельные признаки, а их сочетание. Например, если кто-то кликает строго по центру кнопок через одинаковые интервалы времени, это может выглядеть подозрительно, даже если по отдельности такие действия не кажутся аномальными.

При необходимости могут использоваться и дополнительные проверки, включая CAPTCHA.

Новое решение работает в связке с WMX ПроWAF, веб-экраном компании. Логика здесь довольно понятная: антибот-система должна отсеивать автоматизированный трафик, а WAF — уже защищать приложение от попыток эксплуатации уязвимостей вроде SQL-инъекций, XSS или RCE. Заодно это снижает нагрузку на инфраструктуру, потому что до основного контура доходит уже более «чистый» трафик.

В компании также сообщили, что в будущих версиях собираются добавить систему скоринга угроз и механизмы, связанные с ML, для автоматического формирования новых эвристик.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru