MaxPatrol SIEM теперь выявляет атаки на Linux-системы

MaxPatrol SIEM теперь выявляет атаки на Linux-системы

MaxPatrol SIEM теперь выявляет атаки на Linux-системы

В систему выявления инцидентов MaxPatrol SIEM загружен пакет экспертизы для выявления атак в операционных системах семейства Linux. Он помогает обнаружить подозрительную сетевую активность приложений и учетных записей, что позволит предотвратить развитие атаки.

Linux является популярной операционной системой на рынках облачных сервисов, суперкомпьютеров, а также веб-серверов. По данным исследования компании W3Techs, Linux поддерживает 70% веб-сайтов из наиболее популярных 10 миллионов доменов по рейтингу Alexa. Такие серверы могут стать точкой проникновения злоумышленников в сеть организации, если в развернутых на них веб-приложениях есть уязвимости. Чтобы помочь компаниям с Linux-инфраструктурой обеспечить ее безопасность, эксперты Positive Technologies разработали способы обнаружения популярных угроз.

«Linux-системы часто выступают в роли интернет-серверов, в том числе крупных организаций. Этим объясняется интерес к ним злоумышленников: взлом Linux на периметре нередко приводит атакующего во внутреннюю сеть предприятия, — комментирует Михаил Помзов, директор департамента базы знаний и экспертизы Positive Technologies. — Более того, штатные средства типичной Linux-системы весьма удобны для дальнейшего развития атаки. Чтобы помешать злоумышленникам, мы разработали серию правил детектирования для MaxPatrol SIEM».

Новый пакет экспертизы объединил правила, направленные на детектирование подозрительных действий на IT-активах с операционной системой семейства Linux. Они позволяют выявить применение нескольких техник по матрице MITRE ATT&CK, которые используются злоумышленниками для закрепления (persistence), разведки (discovery) и взаимодействия с командным центром (command and control). Так, правила обнаруживают:

  • запуск средств удаленного подключения web shell, reverse shell, bind shell, которые используются злоумышленниками для управления целевой системой на этапе закрепления;
  • активность утилит от имени служебных учетных записей, которые атакующие могут применять для получения информации о скомпрометированном узле и его сетевом окружении на этапе разведки;
  • системные вызовы, характерные для создания туннелированных соединений (они нужны злоумышленникам для создания канала связи со скомпрометированным узлом).

Следующие пакеты экспертизы под Linux выйдут в 2020 году и позволят выявлять злоумышленников по подозрительным изменениям системных объектов и действиям пользователей.

455 приложений превратили Android-смартфоны в рекламных зомби

Исследователи HUMAN раскрыли крупную кампанию под названием Trapdoor, нацеленную на пользователей Android. Схема объединяла вредоносную рекламу, фейковые приложения и скрытую накрутку показов. В операции использовались 455 вредоносных Android-приложений и 183 C2-домена, контролируемых злоумышленниками.

Пользователь скачивал вроде бы безобидное приложение — например PDF-просмотрщик, чистильщик устройства или другую утилиту.

После запуска оно показывало фейковые уведомления об обновлении и подталкивало установить ещё одно приложение. А вот уже второй этап запускал скрытые WebView, открывал HTML5-домены злоумышленников и начинал запрашивать рекламу.

В пике, по данным исследователей, Trapdoor генерировал до 659 млн рекламных запросов в день. Приложения, связанные с кампанией, скачали более 24 млн раз. Основной объём трафика шёл из США, на них пришлось больше трёх четвертей активности.

 

Главная хитрость в том, что мошенники использовали инструменты атрибуции установок — легитимные технологии, которые помогают маркетологам понимать, откуда пришёл пользователь.

Только здесь их применяли не для честной аналитики, а чтобы включать вредоносное поведение только у тех, кто пришёл через рекламные кампании самих злоумышленников. Если приложение скачать напрямую из Google Play или установить вручную, оно могло вести себя тихо и не палиться перед исследователями.

Trapdoor совмещал сразу несколько подходов: распространение через вредоносную рекламу, скрытую монетизацию через рекламный фрод и многоступенчатую доставку дополнительных приложений.

Второй этап занимался автоматизированным фродом, запускал невидимые WebView и обращался к подконтрольным доменам для получения рекламы. Короче, телефон пользователя превращался в маленький станок для печати рекламных денег.

Для маскировки операторы кампании использовали обфускацию, антианализ и имитацию легитимных SDK.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru