ЛК отмечает рост атак на Java с использованием эксплойтов

ЛК отмечает рост атак на Java с использованием эксплойтов

Количество атак с использованием Java-эксплойтов в период с сентября 2012 года по август 2013 года составило 14,1 миллиона, что на треть больше, чем за предыдущий аналогичный период. Такие данные были получены в ходе исследования* «Java под ударом – эволюция эксплойтов в 2012-2013 гг.», проведенного «Лабораторией Касперского».

Опасность эксплойтов, использующих уязвимости в легитимном ПО, в их незаметной работе. Если на компьютере установлена уязвимая версия какой-либо программы, пользователю достаточно зайти на зараженную веб-страницу или открыть файл, содержащий вредоносный код, чтобы стать жертвой атаки. Традиционно Adobe Flash Player, Adobe Reader и Oracle Java являлись наиболее часто атакуемым злоумышленниками программами. Однако как показало исследование «Лаборатории Касперского», за последний год именно Java стала основной целью киберзлоумышленников.

Из 14,1 миллиона зарегистрированных атак с помощью Java-эксплойтов большая часть пришлась на второе полугодие – с марта по август 2013 года было зарегистрировано более 8,5 миллионов атак. При этом около 50% атак было осуществлено с помощью всего шести семейств Java-эксплойтов, хотя технологии «Лаборатории Касперского» детектировали более 2000 семейств подобных зловредов.

Всего за год продукты «Лаборатории Касперского» защитили от атак с помощью Java-эксплойтов более 3,75 миллиона пользователей по всему миру. Большинство атакованных (около 80%) проживает всего в десяти странах. Половину всех атак приняли на себя США и Россия – 26,2% и 24,5% соответственно. Тройку лидеров наиболее пострадавших стран замыкает Германия, в которой за год было зафиксировано 11,7% атак с использованием Java-эксплойтов. В то же время быстрее всего число атак росло в Канаде (на 118% за год), США (108%), Бразилии (72%) и Германии (81%). В России количество подобных атак за этот период увеличилось не столь значительно – на 16%.

В среднем за год на одного пользователя приходилось 3,72 инцидента. Причем за последние полгода интенсивность атак с использованием Java-эксплойтов выросла на 26,1%.

Большое количество атак с использованием эксплойтов под Java неудивительно: за 12 месяцев, которые охватывает исследование «Лаборатории Касперского», в Java была обнаружена 161 уязвимость. Для сравнения, в период с сентября 2011 года по август 2012 года была найдена лишь 51 уязвимость. Шесть из вновь обнаруженных уязвимостей получили статус критических, то есть максимально опасных, и именно они активно использовались злоумышленниками в атаках.

В ходе исследования также выяснилось, что домашние пользователи в большинстве своем не следят за выходом обновлений, потворствуя таким образом успеху злоумышленников. Как установили специалисты «Лаборатории Касперского», спустя полтора месяца после выхода обновленной версии Java большинство пользователей, как правило, продолжает работать с уязвимыми версиями этого ПО.

«Java стала заложницей своей популярности. Киберпреступникам проще потратить силы на поиск уязвимости в Java и атаковать сразу миллионы компьютеров, чем создавать эксплойты для нескольких менее распространенных продуктов и все равно не получить такого широкого охвата», – поясняет Вячеслав Закоржевский, руководитель группы исследования уязвимостей «Лаборатории Касперского».

Чтобы избежать негативных последствий, которые могут возникнуть в результате вредоносной атаки с помощью эксплойтов в Java, эксперты «Лаборатории Касперского» советуют своевременно устанавливать обновления Java, а также выбирать защитные решения, способные бороться с кибератаками, использующими эксплойты.

Linux-фреймворк DKnife годами следил за трафиком пользователей

Исследователи из Cisco Talos рассказали о ранее неизвестном вредоносном фреймворке под названием DKnife, который как минимум с 2019 года используется в шпионских кампаниях для перехвата и подмены сетевого трафика прямо на уровне сетевых устройств.

Речь идёт не о заражении отдельных компьютеров, а о компрометации маршрутизаторов и других устройств, через которые проходит весь трафик пользователей.

DKnife работает как инструмент постэксплуатации и предназначен для атак формата «атакующий посередине» («adversary-in-the-middle») — когда злоумышленник незаметно встраивается в сетевой обмен и может читать, менять или подсовывать данные по пути к конечному устройству.

Фреймворк написан под Linux и состоит из семи компонентов, которые отвечают за глубокий анализ пакетов, подмену трафика, сбор учётных данных и доставку вредоносных нагрузок.

 

По данным Talos, в коде DKnife обнаружены артефакты на упрощённом китайском языке, а сам инструмент целенаправленно отслеживает и перехватывает трафик китайских сервисов — от почтовых провайдеров и мобильных приложений до медиаплатформ и пользователей WeChat. Исследователи с высокой уверенностью связывают DKnife с APT-группировкой китайского происхождения.

Как именно атакующие получают доступ к сетевому оборудованию, установить не удалось. Однако известно, что DKnife активно взаимодействует с бэкдорами ShadowPad и DarkNimbus, которые уже давно ассоциируются с китайскими кибершпионскими операциями. В некоторых случаях DKnife сначала устанавливал подписанную сертификатом китайской компании версию ShadowPad для Windows, а затем разворачивал DarkNimbus. На Android-устройствах вредоносная нагрузка доставлялась напрямую.

 

После установки DKnife создаёт на маршрутизаторе виртуальный сетевой интерфейс (TAP) и встраивается в локальную сеть, получая возможность перехватывать и переписывать пакеты «на лету». Это позволяет подменять обновления Android-приложений, загружать вредоносные APK-файлы, внедрять зловреды в Windows-бинарники и перехватывать DNS-запросы.

Функциональность фреймворка на этом не заканчивается. DKnife способен собирать учётные данные через расшифровку POP3 и IMAP, подменять страницы для фишинга, а также выборочно нарушать работу защитных решений и в реальном времени отслеживать действия пользователей.

В список попадает использование мессенджеров (включая WeChat и Signal), картографических сервисов, новостных приложений, звонков, сервисов такси и онлайн-покупок. Активность в WeChat анализируется особенно детально — вплоть до голосовых и видеозвонков, переписки, изображений и прочитанных статей.

Все события сначала обрабатываются внутри компонентов DKnife, а затем передаются на командные серверы через HTTP POST-запросы. Поскольку фреймворк размещается прямо на сетевом шлюзе, сбор данных происходит в реальном времени.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru