Зловред BazarBackdoor переписан на Nim для обхода антивирусов

Зловред BazarBackdoor переписан на Nim для обхода антивирусов

Зловред BazarBackdoor переписан на Nim для обхода антивирусов

Обнаружен образец BazarBackdoor, написанный на Nim (ранее Nimrod). По всей видимости, создатели зловреда перешли на экзотический язык программирования, чтобы надежнее спрятать свое детище от антивирусных сканеров.

Вредоносная программа BazarBackdoor, она же BazarLoader, была создана авторами TrickBot, чтобы облегчить горизонтальное перемещение по сети после первоначального взлома. Этот выполняемый в памяти загрузчик с функциями бэкдора открывает удаленный доступ к зараженной системе и способен по команде выполнять в ней различные действия.

Распространяется BazarBackdoor, как и другие инструменты этой преступной группы, через email-рассылки. Вредоносные письма обычно имитируют ответ HR или юриста компании сотруднику, которого якобы собираются уволить. Чтобы ознакомиться с копией приказа, получателю предлагается пройти по указанной ссылке.

 

Nim-итерацию BazarBackdoor обнаружили в начале текущего месяца эксперты ИБ-компании Intezer. На тот момент вредоносный характер exe-файла распознали лишь четыре антивируса из коллекции Virus Total. В настоящее время его детектирует больше половины списка.

Судя по комментам на Virus Total, новый семпл BazarBackdoor подписан сертификатом, выданным на имя британской компании Network Design International Holdings Limited.

«Криминальная группа, вероятно, разработала облегченный вариант вредоноса на Nim, чтобы ввести в заблуждение антивирусы и другие средства детектирования, которые традиционно нацелены на бинарники, скомпилированные на C/C++», — пояснил гендиректор Advanced Intel Виталий Кремез (Vitali Kremez), комментируя находку для BleepingComputer.

Бинарные коды Nim могут с равным успехом выполняться на Windows, macOS и Linux. Вирусописатели редко используют такую экзотику в качестве средства обхода антивирусов. Новейшие результаты подобных экспериментов — вымогательские программы DeroHE и Vovalex; первая написана на Nim, вторая — на D.

В Security Vision SOAR появились ИИ-ассистент и ML-отчёты

Security Vision выпустила обновление платформы SOAR, добавив в неё несколько заметных функций — локальный ИИ-ассистент, ML-скоринг инцидентов и автоматические ML-отчёты по итогам расследований. Обновление ориентировано на повседневную работу SOC и обработку инцидентов без выхода за контур заказчика.

Security Vision SOAR используется для управления и автоматизации реагирования на инциденты информационной безопасности на всех этапах их жизненного цикла — от выявления и анализа до восстановления и постинцидентной работы.

В основе платформы лежит объектно-ориентированный подход: каждый элемент инцидента — будь то хост, учётная запись, процесс или артефакт — рассматривается как отдельный объект со своей историей, связями и возможными действиями.

Сценарии реагирования в системе динамические: плейбуки автоматически подстраиваются под развитие инцидента, появление новых данных и техник атак. Дополнительно платформа выстраивает цепочку Kill Chain, показывая, как развивалась атака и какие шаги предпринимал злоумышленник.

Система также предлагает рекомендации по дальнейшим действиям, опираясь на контекст инцидента, накопленный опыт SOC и ML-модели, включая оценку вероятности ложного срабатывания.

 

В новом релизе появился локальный ИИ-ассистент в формате чат-бота. Он работает полностью внутри инфраструктуры заказчика и не обращается к внешним сервисам. Ассистент учитывает контекст конкретного инцидента — его стадию, связанные объекты, историю действий и похожие кейсы — и помогает аналитикам разбираться в событиях, расшифровывать логи, понимать техники атак или формировать команды для диагностики. Модель может дообучаться прямо в SOC на результатах обработки инцидентов и аналитических бюллетенях, при этом все данные остаются внутри контура.

Ещё одно нововведение — ML-скоринг критичности инцидентов. Модель автоматически оценивает приоритет события на основе его масштаба и значимости затронутых активов, что упрощает триаж и помогает быстрее понять, какие инциденты требуют внимания в первую очередь.

Также в платформе появился ML-summary — автоматическое резюме по итогам расследования. При закрытии инцидента система формирует краткий отчёт в едином формате: что произошло, какие действия были выполнены, к какому результату они привели и удалось ли атакующему чего-то добиться. Такое резюме сохраняется в карточке инцидента и отчётности, упрощая передачу дел между сменами и снижая потерю контекста.

В целом обновление направлено на то, чтобы упростить и ускорить рутинную работу SOC: быстрее разбираться в инцидентах, снижать нагрузку на аналитиков и сохранять знания внутри команды без необходимости вручную оформлять каждый шаг расследования.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru