Русские хакеры провели масштабную операцию по взлому банковских счетов в США и Европе

Русские хакеры провели операцию по взлому банковских счетов в США и Европе

Уэйн Хуань (Wayne Huang) из занятой информационной безопасностью компании Proofpoint опубликовал подробный отчет о группировке хакеров Qbot, скрытно получающей доступ к чужим учетным записям в банках. На пике группировка Qbot контролировала около 500 тыс. ПК, собирая данные о вводе с клавиатуры пользовательских паролей к банковским сервисам.

Полмиллиона зараженных ПК - это не слишком большая ботсеть по нынешним стандартам, однако, исследование, опубликованное исследователем экспертом Proofpoint интересно тем, что описывает сложную тактику авторов этого ботнета, и, кроме того, оно указывает на их русское происхождение.

Гипотеза о русских (русскоязычных) корнях создателей ботнета основана на панели управления Qbot, к которой получили доступ исследователи Proofpoint. На скриншотах, представленных в отчетах Proofpoint, хорошо видны пункты меню и комментарии на правильном русском языке на управляющих страницах ботнета.

По данным исследования, Qbot, которую в Proofpoint также называют Qakbot, была нацелена на атаку систем дистанционного банковского обслуживания американских банков. На США приходится 75% IP-адресов, на связь с которыми выходили управляющие сервера ботнета, причем 59% из них принадлежат клиентам пяти крупнейших американских банков. На остальные страны мира приходится лишь четверть подконтрольных ПК.

Интересно, что 52% ПК, которые удалось заразить Qbot, работают под управлением Windows XP, хотя, как подчеркивают авторы отчета, эта ОС сейчас занимает долю лишь в 20-30% ПК как в домашних хозяйствах, так и в корпоративном секторе. Поддержка Windows XP была прекращена Microsoft в апреле 2014 г.

Согласно анализу Proofpoint, 82% успешных заражений Qbot были совершены посредством браузера Internet Explorer.


Панель управления Qbot с русскоязычным меню

 

Атаки на компьютеры потенциальных жертв проводились с сайтов, построенных на движке WordPress. Первоначальный доступ к ним создатели ботнета получили, купив на черном рынке базу админских имен и паролей, после чего внедрили в сайты свой вредоносный код.

При посещении потенциальной жертвой зараженного сайта специальная система управления трафиком анализировала ПК потенциальной жертвы по признакам его IP-адреса, типа браузера, операционной системы, установленного защитного ПО и других критериев. Таким образом создатели ботнета минимизировали опасность обнаружения их внедренного в сайты вредоносного программного обеспечения.

Большинство зараженных сайтов выполняло регулярные антивирусные сканирования, однако внедренный вредоносный код оставался незамеченым, поскольку атакующие старались использовать эксплойты, не вызывающие реакции у антивирусных программ. По данным Уэйна Хуаньа, перед загрузкой вредонсоного кода он проверялся по базе данных Scan4U, агрегирующей данные от десятков антивирусных компаний. Если база узнавала вредоносный код, его меняли на такой, у которого сканирование не вызывало проблем.

Создатели Qbot приняли меры для защиты от антиврусных компаний: если посетитель их сайта был похож на автоматический антивирусный сканер, то система управления трафиком перенаправляла его к незараженной версии сайта. В распоряжении хакеров имелся список IP-адресов, используемых ИБ-компаниями, и любой трафик от них также переадресовывался к «чистым» копиям сайтов. Вследствие этих мер, как пишет Уэйн Хуань, многие владельцы сайтов, с которыми он связывался, не верили, что они атакованы.

Для целей сниффинга (сканирования клавиатурных нажатий при вводе банковского логина и пароля) авторы Qbot использовали целый массив уязвимостей в плагинах PDF, Java, Flash и Internet Explorer, которые выбирались в каждом конкретном случае в зависимости от уникальных особенностей целевой системы. Эксплойты для эксплуатации этих уязвимостей обычно приобретались на черном рынке, и хакеры от них отказывались, когда они становились слишком распространены.

Хуань пишет в своем исследовании, что авторы Qbot, просканировав 500 тыс. компьютеров, смогли получить данные примерно о 800 тыс. банковских учетных записях.

По его данным, организованные преступные группировки готовы покупать данные о банковских учетках, исходя из цены $25 тыс. за штуку, и, таким образом, даже если создатели Qbot «продадут на черном рынке долю процента учетных записей, они получат многомиллионную прибыль от своей операции».

Хотя внутренние средства безопасности создателей Qbot были хороши, совершенными их назвать нельзя, говорит Хуань и приводит забавную подробность: когда он нашел веб-адрес панели управления ботнетом, обнаружилось, что доступ к ней не требует пароля. 

В Exim нашли критическую RCE-уязвимость: почтовики лучше обновить срочно

В популярном почтовом сервере Exim обнаружили критическую уязвимость CVE-2026-45185. При определённых условиях она позволяет удалённому атакующему без аутентификации выполнить произвольный код на сервере. Вполне себе неприятный сценарий, поэтому лучше не затягивать с установкой патча.

Проблема затрагивает версии Exim с 4.97 по 4.99.2, если они собраны с библиотекой GnuTLS и рекламируют STARTTLS вместе с CHUNKING. Сборки на OpenSSL, по имеющимся данным, не страдают — редкий случай, когда можно выдохнуть, но только после проверки конфигурации.

Суть бага — use-after-free во время завершения TLS-сессии при обработке SMTP-трафика BDAT. Exim освобождает TLS-буфер передачи, но затем продолжает использовать устаревшие callback-ссылки, которые могут писать данные уже в освобождённую область памяти. А дальше начинается классика жанра: повреждение памяти, удалённое выполнение кода и очень плохой день у администратора.

Exim широко используется на Linux- и Unix-серверах, в корпоративных почтовых системах, а также в Debian- и Ubuntu-based дистрибутивах, где он исторически часто выступал почтовым сервером по умолчанию.

По данным XBOW, баг был передан мейнтейнерам Exim 1 мая, подтверждение пришло 5 мая, а ещё через три дня уведомили затронутые Linux-дистрибутивы. Исправление уже выпущено в Exim 4.99.3.

Отдельная перчинка — попытка собрать PoC с помощью ИИ. XBOW устроила семидневное соревнование между своей автономной системой XBOW Native и человеком-исследователем, которому помогала большая языковая модель. ИИ смог собрать рабочий эксплойт для упрощённой цели без ASLR и с бинарником non-PIE. Во втором подходе LLM добралась до эксплуатации на системе с ASLR, но всё ещё без PIE.

Победил, впрочем, человек. Исследователь признал, что ИИ сильно ускоряет разбор незнакомого кода, сборку файлов и проверку направлений атаки, но до самостоятельной эксплуатации реального софта без человеческого руля моделям ещё надо подрасти.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru