CannibalRAT — новый RAT-троян, написанный полностью на Python

CannibalRAT — новый RAT-троян, написанный полностью на Python

CannibalRAT — новый RAT-троян, написанный полностью на Python

RAT-вредонос CannibalRAT используется в таргетированных атаках, как выяснили эксперты, этот зловред заимствует куски кода у других проектов с открытым исходным кодом. Специалисты Talos отметили две версии, которые используются в целевых атаках, — 3.0 и 4.0.

«Сам RAT не представляет собой сложную вредоносную программу, однако заимствует строки других программ. Командный центр вредоноса использует DNS-технику fast flux для того, чтобы оставаться скрытым», — пишут исследователи.

Два образца были написаны на языке Python и упакованы в исполняемый файл с помощью популярного инструмента py2exe. Эксперты отмечают, что версия 4.0 немного урезана, так как отсутствуют некоторые вредоносные функции. Судя по всему, авторы CannibalRAT пытались добавить методы обфускации, чтобы избежать обнаружения.

Версия 4.0 включает в себя функцию, которая будет генерировать случайные строки в памяти, это сделано, чтобы затруднить анализ вредоносной программы.

«Байт-код основного вредоносного скрипта хранится в PE-файле (Portable Executable, переносимый исполняемый) в секции PYTHONSCRIPT, также присутствует библиотека PYTHON27.DLL. Все остальные модули сжимаются и сохраняются в исполняемом оверлее», — продолжают исследователи.

Первый вариант вредоноса был обнаружен 8 января, однако всплеск активности эксперты Cisco Talos отметили после выхода версии 4.0, которая была замечена 5 февраля 2018 года. Все варианты CannibalRAT используют обфускацию имен командных центров C&C, также они укореняются в системе, используя ключ реестра «CurrentVersion\Run», где создается служба «Java_Update».

После запуска CannibalRAT версии 4.0 создается файл PDF с встроенным HTML-кодом, который загружает изображение, размещенное на imgur.com, и запускает Chrome для открытия PDF-файла. Обе версии используют одни и те же серверы C&C, однако версия 3.0 использует стандартные веб-запросы, а более новая версия использует API на основе REST.

«Киберпреступники пытаются использовать технологию fast flux для сокрытия командных центров, имена серверов меняются с высокой частотой, а конечные точки, как правило, одинаковы, все они принадлежат провайдеру телекоммуникационных услуг в Бразилии, имеющему системный номер AS 7738», — объясняют специалисты.

Также эксперты отмечают, что CannibalRAT заимствует часть кода у Radium-Keylogger, исходный код которого публикован на Github, а функция обнаружения виртуальной машины была скопирована из другого репозитория Github.

CannibalRAT распространялся через ресурсы inesapconcurso.webredirect.org и filebin.net, второй является популярной платформой для обмена файлами, а вот первый домен был специально создан для вредоносной кампании.

38% крупных компаний делают свой ИИ, но защищать его умеют единицы

Российский бизнес всё активнее развивает собственные ИИ-сервисы, однако с их безопасностью дела обстоят заметно хуже. К такому выводу пришли эксперты К2 Кибербезопасность и «Лаборатории Касперского», опросившие специалистов более чем из 200 крупных компаний из сфер ИТ, финансов, телекоммуникаций, торговли, строительства и фармацевтики.

Исследование показало, что 38% крупных организаций уже имеют собственные команды, разрабатывающие ИИ-решения для внутренних процессов.

При этом в 75% случаев такие проекты полностью или частично не соответствуют практикам MLSecOps — подходу, который отвечает за безопасность систем искусственного интеллекта на всех этапах их жизненного цикла.

В целом компании не делают ставку на какой-то один инструмент. Более половины респондентов (59%) одновременно используют несколько типов ИИ-сервисов: отечественные и зарубежные решения, собственные разработки и продукты, созданные на заказ.

Наиболее востребованными остаются российские ИИ-сервисы — их используют 75% компаний. Зарубежные решения применяют 60% участников исследования. Такой расклад аналитики связывают с требованиями законодательства и политикой импортозамещения.

Однако внедрять ИИ бизнес научился быстрее, чем обеспечивать его безопасность. По данным исследования, лишь 18% компаний могут говорить о наличии управляемых процессов защиты собственных ИИ-разработок. Зрелые практики MLSecOps внедрены всего у 7% организаций.

Особенно тревожно выглядит другая цифра: в 60% случаев безопасность ИИ-проектов обеспечивают исключительно разработчики, без участия специалистов по информационной безопасности. Это увеличивает риск ошибок, утечек данных и появления новых уязвимостей.

Эксперты отмечают, что рынок MLSecOps пока только формируется, а многие компании ещё не понимают, как правильно защищать собственные ИИ-системы. При этом искусственный интеллект всё чаще становится частью критически важных бизнес-процессов, а значит цена ошибок будет только расти.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru