Имитатор вымогателя CTB-Locker использует WinRAR для шифрования

Имитатор вымогателя CTB-Locker использует WinRAR для шифрования

Имитатор вымогателя CTB-Locker использует WinRAR для шифрования

С начала этого года появилось множество не только новых шифровальщиков, но также их подражателей и имитаторов. Может показаться странным, что часть вымогателей пытается выдать себя за другие шифровальщики, однако недавно обнаруженный CTB-Faker, представляющийся как CTB-Locker, доказывает, что это реальность.

Несмотря на то, что в записке с условиями выкупа CTB-Faker утверждается, что файлы пользователя зашифрованы CTB-Locker, это далеко от истины. В отличие от CTB-Locker, который инжектируется в explorer.exe, чтобы запускаться со стартом системы, CTB-Faker использует различные скрипты и WinRAR, чтобы зашифровать файлы.

По словам исследователей Check Point, новые семейства вымогателей очень часто используют WinRAR, так как в ней довольно надежная система защиты паролем. Более того, в этом приложении есть возможность удалить исходные файлы после того, как они были сжаты и зашифрованы.

После того, как шифровальщик попал на систему, требуется, чтобы пользователь запустил его. После запуска вымогатель запускает еще одну свою копию, требующую прав администратора, далее вредоносная программа запускает четыре копии wscript.exe с различными VBS-скриптами, созданными CTB-Faker. Первый из этих процессов ответственен за шифрование файлов.

Тщательный анализ вредоносной программы показал, что она шифрует файлы в формат .zip, удаляет все исходные файлы после сжатия и шифрования, а также запускает WinRAR в фоновом режиме. В коде вымогателя также есть аргументы для установки уровня компрессии, для установки папки назначения для зашифрованных файлов, а также для выключения компьютера после шифрования.

Также исследователи обнаружили серьезную брешь в коде вымогателя – аргумент p4w1q3x5y8z использовался, чтобы установить пароль для зашифрованных архивов p4w1q3x5y8z. Таким образом, это позволяло бесплатно и сразу же расшифровать файлы.

По мнению исследователей, вымогатель не проявляет никакой сетевой активности, это значит, что он не обменивается с внешним сервером информацией и вышеупомянутый ключ p4w1q3x5y8z является единственным, используемым для шифрования.

Согласно BleepingComputer, вымогатель использует два Bitcoin-адреса и только один из них проявлял активность на момент исследования. Злоумышленники используют два адреса электронной почты для связи с пользователями: help(at)openmailbox.org и miley(at)openmailbox.org.

В Security Vision SOAR появились ИИ-ассистент и ML-отчёты

Security Vision выпустила обновление платформы SOAR, добавив в неё несколько заметных функций — локальный ИИ-ассистент, ML-скоринг инцидентов и автоматические ML-отчёты по итогам расследований. Обновление ориентировано на повседневную работу SOC и обработку инцидентов без выхода за контур заказчика.

Security Vision SOAR используется для управления и автоматизации реагирования на инциденты информационной безопасности на всех этапах их жизненного цикла — от выявления и анализа до восстановления и постинцидентной работы.

В основе платформы лежит объектно-ориентированный подход: каждый элемент инцидента — будь то хост, учётная запись, процесс или артефакт — рассматривается как отдельный объект со своей историей, связями и возможными действиями.

Сценарии реагирования в системе динамические: плейбуки автоматически подстраиваются под развитие инцидента, появление новых данных и техник атак. Дополнительно платформа выстраивает цепочку Kill Chain, показывая, как развивалась атака и какие шаги предпринимал злоумышленник.

Система также предлагает рекомендации по дальнейшим действиям, опираясь на контекст инцидента, накопленный опыт SOC и ML-модели, включая оценку вероятности ложного срабатывания.

 

В новом релизе появился локальный ИИ-ассистент в формате чат-бота. Он работает полностью внутри инфраструктуры заказчика и не обращается к внешним сервисам. Ассистент учитывает контекст конкретного инцидента — его стадию, связанные объекты, историю действий и похожие кейсы — и помогает аналитикам разбираться в событиях, расшифровывать логи, понимать техники атак или формировать команды для диагностики. Модель может дообучаться прямо в SOC на результатах обработки инцидентов и аналитических бюллетенях, при этом все данные остаются внутри контура.

Ещё одно нововведение — ML-скоринг критичности инцидентов. Модель автоматически оценивает приоритет события на основе его масштаба и значимости затронутых активов, что упрощает триаж и помогает быстрее понять, какие инциденты требуют внимания в первую очередь.

Также в платформе появился ML-summary — автоматическое резюме по итогам расследования. При закрытии инцидента система формирует краткий отчёт в едином формате: что произошло, какие действия были выполнены, к какому результату они привели и удалось ли атакующему чего-то добиться. Такое резюме сохраняется в карточке инцидента и отчётности, упрощая передачу дел между сменами и снижая потерю контекста.

В целом обновление направлено на то, чтобы упростить и ускорить рутинную работу SOC: быстрее разбираться в инцидентах, снижать нагрузку на аналитиков и сохранять знания внутри команды без необходимости вручную оформлять каждый шаг расследования.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru