DeepExploit — опубликован инструмент для пентеста с машинным обучением

DeepExploit — опубликован инструмент для пентеста с машинным обучением

DeepExploit — опубликован инструмент для пентеста с машинным обучением

Пользователь 13o-bbr-bbq опубликовал на GitHub инструмент для автоматизированного тестирования на проникновение (пентест). Инструмент, получивший название Deep Exploit, был представлен на Black Hat USA 2018.

Согласно размещенной информации, DeepExploit связан с Metasploit, и имеет два основных режима:

  1. Intelligence mode (Интеллектуальный режим): DeepExploit идентифицирует статус всех открытых портов на целевом сервере и выполняет эксплойт, применяя машинное обучение;
  2. Режим брутфорс (Brute force mode): DeepExploit поочередно выполняет эксплойты, основываясь на комбинации «Модуль эксплойта — Цель — Пейлоад», учитывая имя продукта и номер порта устройства пользователя.

Ключевыми особенностями DeepExploit являются:

  • Самообучение. DeepExploit может сам учиться методу использования эксплойтов, человеку не нужно готовить данные для обучения.
  • Эффективное выполнение эксплойтов. DeepExploit может «прицельно» атаковать эксплойтами, используя данные, полученные в ходе самообучения.
  • Глубокое проникновение. Если DeepExploit успешно использует эксплойт на целевом сервере, он дополнительно выполняет эксплойт, атакуя другие внутренние серверы.
  • Крайне легкое управление. Все, что вам нужно — ввести одну команду.

Актуальная версия DeepExploit находится в статусе beta, однако она может: собирать разведданные, моделировать угрозы, анализировать уязвимости, эксплуатировать их, составлять отчеты.

APT-группа Mythic Likho опять атакует субъекты КИИ в России

Эксперты департамента киберразведки Positive Technologies (PT ESC TI) подробно изучили активность APT-группировки Mythic Likho, которая нацелена на российские субъекты критической информационной инфраструктуры. По их оценке, это не «массовые рассылки наудачу», а тщательно спланированные и персонализированные атаки.

Mythic Likho не работает по шаблону. Перед началом кампании злоумышленники собирают максимум информации о потенциальной жертве: чем занимается компания, где расположена, с кем сотрудничает, кто в ней работает.

На основе этих данных готовится индивидуальный сценарий атаки и фишинговые письма. Причём в первом контакте может вообще не быть вредоносной ссылки — сначала атакующие стараются выстроить доверие.

Письма приходят якобы от сотрудников госорганов, ретейла или СМИ. Для дальнейшего развития атаки используются взломанные сайты реальных российских организаций и поддельные ресурсы, замаскированные под легитимные сервисы или облачные хранилища. Именно через них жертве подсовывают вредоносные файлы — «официальные» письма, договоры, счета, чеки, резюме или фотографии.

В арсенале группировки есть как собственные инструменты, так и сторонние разработки. Среди них загрузчики HuLoader и ReflectPulse, бэкдор Loki собственной разработки, а также коммерческие и свободно распространяемые вредоносные программы и дополнительные утилиты. После запуска бэкдора злоумышленники получают учетные данные, перемещаются по инфраструктуре, собирают ценные сведения, затем шифруют их и оставляют инструкции по выкупу.

По словам Виктора Казакова, ведущего специалиста группы киберразведки PT ESC TI, в качестве целей Mythic Likho выбирает крупные и платёжеспособные предприятия прежде всего из машиностроения, добывающей и обрабатывающей промышленности. Атаки продумываются детально, цепочки доставки вредоносных инструментов сложные, а инфраструктура злоумышленников хорошо замаскирована.

Интересная деталь: в ряде кампаний использовались инструменты, ранее замеченные у группировки (Ex)Cobalt, которая также активно атаковала российские компании. Это может говорить о связях Mythic Likho с более широким киберпреступным сообществом и о высоком уровне подготовки участников группы.

По прогнозам экспертов, Mythic Likho в ближайшее время никуда не исчезнет и продолжит представлять серьёзную угрозу для критической инфраструктуры в России.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru