Prometei приходит в сеть через дыру в MS Exchange и майнит Monero

Prometei приходит в сеть через дыру в MS Exchange и майнит Monero

Prometei приходит в сеть через дыру в MS Exchange и майнит Monero

Обновленные боты Prometei внедряются в сеть намеченной жертвы посредством эксплуатации недавних уязвимостей в Microsoft Exchange Server и пытаются распространиться на другие машины через уязвимые службы. Одноименный ботнет с прошлого года используется для скрытной добычи криптовалюты в Северной и Южной Америке, Западной Европе и Восточной Азии, обделяя вниманием страны бывшего СНГ.

По данным Cybereason, лежащий в основе бот-сети зловред с функционалом бэкдора существует в двух версиях — Windows и Linux. Используемые для его внедрения уязвимости, CVE-2021-27065 и CVE-2021-26858, разработчики Exchange Server закрыли в начале прошлого месяца, и благодаря широкой огласке угроза эксплойта уже устранена для 92% установок.

Анализ новейших образцов Prometei-бота показал, что вирусописатели (русскоязычные, судя по артефактам в коде) позаботились о защите своего детища. Его компоненты сохраняются в системе под именами легитимных процессов — или схожими. Чтобы обеспечить себе постоянное присутствие и бесперебойную связь с C2-сервером, вредонос создает новые ключи реестра и правила для файрвола.

Он также добавляет правила для блокировки IP-адресов, используемых другими вредоносными программами, и удаляет ассоциированные с ними веб-шеллы. Обнаружить последние Prometei помогает особый модуль, замаскированный под Microsoft Defender — он регулярно заглядывает в папку, где обычно хранятся такие скрипты. В особенности его интересует файл ExpiredPasswords.aspx, скрывающий бэкдор HyperShell группировки APT34, она же OilRig.

За добычу криптовалюты на чужих мощностях отвечает компонент на основе opensource-софта XMRig. Для самораспространения по сети Prometei использует несколько модулей, а также кастомную версию Mimikatz — для кражи паролей.

Вначале он пытается скопировать себя на другие машины через сервисы SQL и SSH (в последнем случае помимо краденых данных также используется вшитый список ходовых имен пользователя и паролей). В случае неудачи вредонос пускает в ход эксплойты EternalBlue (с принудительным откатом SMB до уязвимой версии 1) и BlueKeep.

 

Модульный зловред Prometei известен ИБ-сообществу с 2016 года. Исследователи время от времени находят его C2-серверы и подменяют по методу sinkhole или инициируют блокировку. Чтобы повысить жизнестойкость ботнета, его операторы год назад подняли сразу четыре командных сервера, зашив их IP-адреса в код используемой вредоносной программы. Ботоводы даже предусмотрели перенос C2 в сеть Tor для пущей скрытности: один из новейших компонентов Prometei предназначен для установки Tor-клиента, но он пока не используется.

В России разработали способ удалить свой биометрический след

В ИТ-компании «Криптонит» (входит в «ИКС Холдинг») разработали метод, который позволяет выборочно удалять цифровые образы людей из систем распознавания лиц. Если совсем просто, речь идёт о технологии, которая должна помочь реализовать право человека отозвать согласие на обработку своей биометрии — так, чтобы система действительно перестала его узнавать.

Проблема тут в том, что современные системы распознавания лиц устроены не так прямолинейно, как может показаться.

Даже если сведения о человеке формально удалили из базы, его цифровой образ может всё равно остаться внутри уже обученной модели. То есть на бумаге данные вроде бы стерли, а на практике алгоритм всё ещё способен узнать этого человека.

Именно это и делает тему особенно чувствительной. С биометрией всё сложнее, чем с обычными персональными данными: пароль можно поменять, а лицо — нет. Если такие данные утекают, риски уже совсем другого уровня, потому что украденные цифровые слепки можно использовать для создания поддельных образов и обхода биометрической аутентификации.

 

В «Криптоните» утверждают, что их метод решает задачу не маскировкой и не косметическим удалением, а на уровне внутренней логики самой модели. Проще говоря, алгоритм перестаёт использовать сведения о конкретном человеке и больше не может его распознавать, при этом способность узнавать остальных людей сохраняется.

По словам разработчиков, на тестовых наборах данных технология показала заметное снижение эффективности распознавания именно тех лиц, которые нужно «забыть», — до 88%. При этом общая точность системы, как утверждается, осталась на прежнем уровне.

Практическое применение у такого подхода вполне очевидное. В первую очередь это системы видеонаблюдения с распознаванием лиц, СКУД и корпоративная безопасность. Например, технология может пригодиться для удаления биометрических данных уволенных сотрудников, когда компания обязана прекратить их обработку, но не хочет при этом заново переобучать всю систему с нуля.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru