Выявлена узлы деанонимизации сети Tor

Выявлены узлы деанонимизации сети Tor

Разработчики анонимной сети Tor опубликовали информацию о выявленной в начале июля атаке по деанонимизации трафика, для проведения которой использовалась группа подконтрольных атакующим ретрансляторов Tor (relay). Атака была направлена на отслеживание обращения к скрытым сервисам Tor. Не связанный со скрытыми сервисами трафик не был подвержен атаке.

Для проведения атаки подтверждения трафика (traffic confirmation attack), использовалась пометка запросов, осуществляемая через внесение изменений в заголовки пакетов протокола Tor, которые остаются неизменными на протяжении всей цепочки анонимизации. Данный вид атак позволяет выявить корреляцию между запросами, обработанными в начальной и конечной точках в цепочке Tor (определить, что запрос пришедший на начальную точку является тем же, что обработан на конечной точке), но для этого начальный и конечный узел Tor должны быть подконтрольны атакующим, сообщает uinc.ru.

В частности, первый узел в цепочке Tor знает IP пользователя, а последний знает IP-адрес запрошенного ресурса, что позволяет деанонимизировать запрос, но вероятность, что один запрос пользователя пройдёт через начальный и конечный узлы атакующего очень мала. Участвующие в атаке ретрансляторы были присоединены к сети Tor 30 января 2014 года и заблокированы 4 июля, в этот промежуток существовал риск раскрытия сведений о пользователях, работающих со скрытыми сервисами.

Пока не ясно какие именно категории скрытых сервисов и пользователей были охвачены атакой, насколько она была успешной и остаются ли ещё подконтрольные атакующим узлы. Известно, что атакующие выявляли пользователей, запрашивающих дескрипторов скрытых сервисов, но скорее всего они использовали данную информацию в общем виде и не могли сопоставить эти запросы с трафиком уровня приложений, т.е. не могли отследить какие именно страницы и скрытые сервисы открывает пользователь, но знали о факте совершения таких действий (например, таких пользователей можно было поставить на контроль для дальнейшего анализа).

В результате атаки также были осуществлены попытки получения информации о том кто публикует дескрипторы скрытых сервисов, что могло быть использовано для выявления их местоположения. Теоретически атака могла быть использована и для выявления связи между пользователем и точкой назначения запроса в условиях нормальной цепочки анонимизации Tor, но не найдено никаких подтверждений о наличии у атакующих контроля над какими-либо выходными узлами, что делает такую атаку маловероятной.

Администраторам ретрансляторов рекомендуется обновить программное обеспечение Tor до версий 0.2.4.23 или 0.2.5.6-alpha, в которых устранена используемая атакующими уязвимость в протоколе. В общем виде проблема подтверждения трафика остаётся открытой, например, могут использоваться такие неточные эвристические методы как сопоставление времени, объёма и других характеристик трафика. В случае описываемой атаки, в качестве индикатора запроса узлы атакующих подставляли через ячейку "relay early" специально сформированную фиктивный список ретрансляторов, через который было закодировано имя скрытого сервиса.

Дополнительно можно отметить публикацию проектом Tor финансового отчёта за 2013 год, показывающего как были получены и потрачены средства проекта. Интересно, что в 2013 году более 1.8 млн долларов было пожертвовано проекту подконтрольными правительству США фондами SRI International, Internews Network и National Science Foundation. В 2012 году этими же фондами было пожертвовано примерно 1.2 млн долларов.

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