Эксперты обнаружили новый способ маскировать вредоносный контент

Эксперты обнаружили новый способ маскировать вредоносный контент

Эксперты обнаружили новый способ маскировать вредоносный контент

Киберпреступники могут упаковывать вредоносные программы в файлы с цифровой подписью, не нарушая ее, это позволяет обойти детектирование антивирусной продукцией, предупреждают эксперты.

В официальном документе, представленном на конференции Black Hat USA 2016, исследователи Deep Instinct показали, что можно скрыть вредоносный файл внутри другого файла с возможностью выполнения, не нарушая при этом структуру (без шифрования основных разделов файла).

Авторы вредоносных программ постоянно ищут новые способы обхода детектирования антивирусными средствами. Часто они прибегают к таким способам как упаковщики или различные техники шифрования, потому что антивирусы способны обнаружить вредоносный контент только тогда, когда есть возможность его распаковать, если он в сжатом или зашифрованном виде. Исследователи утверждают, что обнаруженный ими недавно метод решает проблему детектирования.

Упаковщики были созданы не только для того, чтобы уменьшить размер, занимаемый файлами на диске, но и затруднить обратный инжиниринг (reverse engineering) исполняемых файлов. Несмотря на их изначальную цель, упаковщики вскоре стали инструментом в руках авторов различных вредоносных программ. По подсчетам экспертов, до 80% вредоносных программ используют упаковщики и методы сжатия.

Большинство создателей вредоносных программ используют известные упаковщики, для которых есть обратные решения (распаковщики, unpackers), используемые разработчиками антивирусных решений в процессе сканирования. Тем не менее, существует ряд вредоносных приложений, которые пользуются упаковщиками, сделанными на заказ и неизвестными производителям антивирусных программ.

Windows использует технологию Authenticode для проверки происхождения и целостности двоичных файлов и сертификаты X.509 v3, чтобы привязать подписанный Authenticode двоичный файл к определенному издателю программного обеспечения.

Чтобы проверить целостность файла и убедиться, что он не был подделан, Windows также вычисляет его хэш и сравнивает его с хэшем, указанным в структуре SignedData. Тем не менее, исследователи обнаружили, что можно внедрить код без изменения сертификата.

«Поскольку Windows исключает три поля из вычислений хэша, мы можем вводить данные в таблицу сертификатов, не повреждая сертификат файла. Добавляя вредоносный контент в конец таблицы сертификатов, можно изменить файл без последствий» - утверждают исследователи.

По словам исследователей, этот метод позволяет вредоносному файлу пройти проверку антивирусными решениями, даже если он не использует шифрование. Таким образом, можно прятать вредоносный контент внутри других файлов.

AM LiveПодписывайтесь на канал "AM Live" в Telegram, чтобы первыми узнавать о главных событиях и предстоящих мероприятиях по информационной безопасности.

В PT Sandbox внедрили ML-модель для поиска скрытых киберугроз

В PT Sandbox появилась новая модель машинного обучения, которая помогает выявлять неизвестные и скрытые вредоносные программы. Песочница анализирует поведение программ по сетевой активности и может заметить угрозы, которые не удаётся поймать обычными методами.

Разработчики отмечают, что один из самых надёжных способов обнаружить зловред — это изучение подозрительных следов в сетевом трафике.

Новая ML-модель как раз обучена отличать «чистые» данные от вредоносных, разбирая пакеты и фиксируя нетипичные признаки поведения.

За последние полгода в песочницу добавили сотни новых правил и сигнатур для анализа трафика, что позволило расширить набор инструментов для поиска программ-вымогателей и атак нулевого дня.

Ещё одно заметное нововведение — проверка QR-кодов. Согласно исследованию, почти половина писем с QR-ссылками содержит зловред или спам. Теперь система может извлекать такие ссылки из писем и вложений и анализировать их на предмет угроз.

Появилась и дополнительная гибкость для специалистов по безопасности: можно писать собственные YARA-правила, настраивать очередь проверки и задавать приоритеты анализа в зависимости от источника или типа файла.

Кроме того, PT Sandbox научилась работать с S3-совместимыми облачными и локальными хранилищами — это позволяет проверять безопасность загружаемых данных вроде кода, изображений или архивов.

И наконец, через веб-интерфейс теперь можно вручную запускать поведенческий анализ отдельных файлов. Это даёт возможность глубже исследовать подозрительные объекты и быстрее реагировать на потенциальные атаки.

AM LiveПодписывайтесь на канал "AM Live" в Telegram, чтобы первыми узнавать о главных событиях и предстоящих мероприятиях по информационной безопасности.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru