Trickbot вооружился Masscan для проведения разведки в локальной сети

Trickbot вооружился Masscan для проведения разведки в локальной сети

Trickbot вооружился Masscan для проведения разведки в локальной сети

Новый модуль Trickbot использует opensource-утилиту Masscan для поиска систем с открытыми портами в локальной сети. Нововведение позволяет при горизонтальном перемещении по сети распространить инфекцию на другие машины целевой организации.

Экспертам Kryptos Logic и ранее попадались зловреды, применяющие сканеры для проведения разведки во взломанной сети, однако такая функциональность, по их словам, — достаточно редкое явление. Добавление Masscan в арсенал Trickbot стало для них неожиданностью.

Модуль masrv загружается на машину жертвы в виде DLL-библиотеки — 32- или 64-битной, в зависимости от используемой версии Windows. Параметры для Masscan он получает с командного сервера, который отыскивает перебором по вшитому списку IP-адресов.

Результаты сканирования спущенных блоков адресов masrv отправляет на C2-сервер с указанной периодичностью. Таким образом, обнаружив открытые порты для администрирования (что не редкость в корпоративных сетях), оператор Trickbot сможет отдать ему модули, способные использовать эти лазейки для дальнейшего распространения инфекции.

Судя по всему, masrv пока находится в стадии тестирования. Найденный образец — пока единственный; он был создан 4 декабря. Оба варианта DLL представляют собой отладочные сборки, что тоже подтверждает этот вывод.

После разгрома Emotet ботнет Trickbot стал считаться основной угрозой де-факто для корпоративных сетей. Правда, он сам чуть не попал в список «бывших», с трудом пережив аналогичную попытку ликвидации. Тем не менее, операторы Trickbot не теряют надежды в полной мере восстановить потенциал агрессивной бот-сети и совершенствуют своего зловреда ускоренными темпами.

Эксперты: за год число вредоносных opensource-компонентов возросло в 11 раз

В 2025 году в компании CodeScoring зарегистрировали 457 тыс. вредоносных библиотек с открытым исходным кодом — в 11 раз больше, чем в предыдущем году. Зафиксировано также 14 тыс. новых уязвимостей в таких компонентах.

По словам специалистов, сохраняют актуальность и более ранние неприятные находки — к примеру, RCE-уязвимость Log4Shell, которая все еще присутствует в 15 тыс. сторонних библиотек. Публикация подобных пакетов грозит атаками на цепочку поставок.

В уходящем году также зафиксировано появление новой, еще более опасной угрозы — самоходного червя Shai Hulud, способного создавать новые репозитории и воровать конфиденциальные данные с CI/CD-платформ.

В связи с бурным ростом популярности ИИ объявился новый вектор атаки — slopsquatting: злоумышленники начали использовать склонность больших языковых моделей (БЯМ, LLM) к галлюцинациям для внедрения в легитимные проекты небезопасного кода.

Из-за этой особенности умный помощник по разработке может ошибиться и вместо легитимной библиотеки предложить для использования вредоносную со схожим названием. По данным CodeScoring, в России ИИ-ассистентов применяют 30% разработчиков, и потенциально опасные галлюцинации происходят у LLM в 20% случаев.

Чтобы защититься от атак на цепочку поставок, эксперты советуют вести тщательный учет компонентов, используемых для сборки софта, при установке библиотек выставлять запрет на исполнение скриптов, а также следовать стандарту ГОСТ Р 56939-2024 и активнее внедрять технологии безопасной разработки.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru