Исследователь взломал Facebook и обнаружил чужой вредоносный скрипт

Исследователь взломал Facebook и обнаружил чужой вредоносный скрипт

Исследователь взломал Facebook и обнаружил чужой вредоносный скрипт

Исследователь Оранж Цай (Orange Tsai), консультант DevCore, на досуге искал уязвимости в сервисах Facebook, желая поучаствовать в bug bounty программе компании. Однако вместо какой-нибудь XSS уязвимости, исследователь обнаружил бэкдор неизвестного злоумышленника, который собирал учетные данные сотрудников Facebook.

Еще в конце февраля 2016 года Цай решил поискать уязвимости в Facebook и начал с исследования бэкэнда компании. Конечно, эти сервисы не принимают участия в программе вознаграждений за уязвимости, но они могли помочь исследователю в дальнейших изысканиях. Используя reverse whois, Цай сумел обнаружить домен files.fb.com, который используется сотрудниками социальной сети как хостинг для файлов и работает под управлением Accellion Secure File Transfer (FTA).

Идентифицировав ПО и его версию, Цай принялся за работу и в итоге обнаружил целый букет проблем: три XSS уязвимости; два бага допускающие локальное повышение привилегий; давно известную проблему с секретным ключом, которая может привести к удаленному исполнению кода; и pre-auth SQL-инъекцию, которая тоже позволяла удаленно выполнить произвольный код.

Последним багом в FTA исследователь воспользовался сам и, осуществив инъекцию, был вознагражден доступом к серверу Facebook и полным контролем над машиной. В принципе, Цай достиг своей цели – нашел проблему, так что он принялся собирать данные для отправки отчета в Facebook. Однако просматривая логи сервера, исследователь заметил нечто подозрительное.

 

Ошибки в логе

3

 

Цай обратил внимание, что в логе /var/opt/apache/php_error_log присутствуют странные сообщения об ошибках. Отследив причину этих ошибок, исследователь обнаружил непонятный webshell, который явно был загружен на сервер не сотрудниками Facebook. Просмотрев его исходный код, Цай понял, что кто-то перехватывает учетные данные сотрудников компании, а затем сохраняет логины и пароли в локальный файл. В include_once фигурировал sclient_user_class_standard.inc.orig, который используется PHP для верификации пароля. Цай пишет, что неизвестный хакер, по сути, внедрил в процесс прокси для перехвата GET, POST, COOKIE значений и запросов.

 

Подозрительный webshell

4

 

Уже понимая, что в систему проник хакер, Цай изучил логи более внимательно, и сумел установить, что злоумышленник неоднократно возвращался. Хакер заходил на сервер, чтобы забрать собранные данные, изучить получше локальную сеть и даже попытался похитить приватный ключ SSL. Пики его активности пришлись на июль и середину сентября 2015 года, пишет xakep.ru.

Всю собранную информацию Цай передал в службу безопасности Facebook, уведомив компанию о происходящем. Исследователь сообщает, что теперь социальная сеть проводит собственное расследование инцидента, а его самого вознаградили за труды призом в размере $10 000.

Гарда NDR научилась искать скрытые атаки по поведению хостов

Компания «Гарда» обновила систему анализа сетевого трафика и выявления угроз «Гарда NDR». В новой версии появились механизмы автоматической оценки риска для хостов и кластеризации устройств на основе машинного обучения.

Главная идея обновления заключается в том, чтобы помочь специалистам по информационной безопасности быстрее находить действительно подозрительные события среди большого количества сетевой активности.

Для этого система анализирует поведение устройств в сети и группирует их по схожим признакам. Если один из хостов начинает заметно отличаться от других устройств своего кластера, это может указывать на аномалию или потенциальный инцидент.

Такой подход позволяет выявлять нестандартные сценарии атак, которые не всегда обнаруживаются классическими сигнатурными средствами защиты.

Параллельно в продукте появился риск-скоринг хостов. Вместо длинного списка разрозненных уведомлений аналитик получает ранжированный перечень узлов с оценкой потенциального уровня риска.

Для формирования этой оценки используются сразу несколько источников данных: сетевой трафик, телеметрия NetFlow, сигнатурный анализ, индикаторы компрометации и данные от механизмов Deception.

В компании отмечают, что подобное сочетание кластеризации и автоматической оценки риска реализовано в российских NDR-решениях впервые.

Обновление затронуло и другие компоненты системы. В продукт добавили поддержку цифровых отпечатков JA4 для анализа зашифрованного трафика, а также новую ML-модель для выявления автоматически сгенерированных доменов (DGA), которые часто используются для связи зловредов с управляющими серверами.

Кроме того, разработчики упростили развёртывание решения. В системе появились графический мастер установки и механизм автоматической загрузки политик из архивов. Также были расширены возможности интеграции с SIEM-платформами и доработан пользовательский интерфейс.

По данным компании, изменения затронули и процессы расследования инцидентов. Ряд операций теперь требует меньше действий со стороны аналитиков, что должно сократить время на обработку событий безопасности и снизить вероятность пропуска важных сигналов на фоне большого количества уведомлений.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru