Бесфайловый зловред PRIVATELOG прячет полезную нагрузку в CLFS-файлах

Бесфайловый зловред PRIVATELOG прячет полезную нагрузку в CLFS-файлах

Бесфайловый зловред PRIVATELOG прячет полезную нагрузку в CLFS-файлах

Эксперты Mandiant (дочка FireEye) проанализировали вредоносную программу, использующую необычный способ сохранения своего кода в памяти системных процессов. С этой целью зловред, получивший имя PRIVATELOG, и его инсталлятор STASHLOG используют контейнеры CLFS (Common Log File System, подсистемы журналирования общего назначения), содержимое которых недоступно для разбора средствами Windows и редко просматривается антивирусами.

Обычно бесфайловые Windows-зловреды используют для сокрытия от обнаружения возможности системного реестра, WMI или репозиторий CIM, доступные через различные API. С вредоносной полезной нагрузкой в файлах журнала CLFS эксперты, по их словам, столкнулись впервые.

Эта система Windows доступна как в режиме ядра, так и в пользовательском режиме приложений. Ее можно использовать для регистрации данных либо событий с целью хранения изменений состояния транзакции перед ее фиксацией. Соответствующие файлы программы создают, сохраняют и считывают с помощью отдельного API-интерфейса.

«Поскольку формат лог-файлов CLFS нечасто используют или указывают в техдокументации, современные парсеры не умеют их обрабатывать, — пишут аналитики в блоге Mandiant. —  Вредоносные данные, спрятанные в виде записей журнала, к тому же удобно использовать: они доступны через API».

Для защиты от статического анализа кода создатели PRIVATELOG и STASHLOG использовали также обфускацию, в том числе побайтовое шифрование.

 

При запуске и STASHLOG, и PRIVATELOG вначале отмечают все BLF-файлы в папке профиля пользователя и выбирают для использования объект с самой ранней датой создания. Инсталлятор получает целевую полезную нагрузку как аргумент и сохраняет содержимое в конкретный лог-файл CLFS. Код PRIVATELOG (64-битный prntvpt.dll) внедряется в память текущего процесса путем подмены порядка поиска DLL.

Конечная цель авторов нового зловреда пока неясна: в реальных атаках он пока не замечен и, по всей видимости, находится в стадии разработки. Не исключено, что его создал ради пробы какой-то ИБ-исследователь.

Способы защиты от новоявленной угрозы те же, что и от других зловредов: своевременный патчинг установленного ПО, мониторинг систем на наличие признаков вредоносной активности, использование почтовых антивирусов и тренинги для персонала. Аналитики также рекомендуют воспользоваться созданными в Mandiant правилами YARA для поиска признаков заражения STASHLOG и PRIVATELOG, а также регулярно просматривать логи EDR-систем на наличие IoC в записях о событиях process, imageload и filewrite.

AM LiveКак эффективно защититься от шифровальщиков? Расскажем на AM Live - переходите по ссылке, чтобы узнать подробности

Мультиагентная система взяла на себя треть задач SOC в Yandex Cloud

Yandex Cloud сообщила, что автоматизировала значительную часть рутинных задач в своём центре мониторинга безопасности (SOC), внедрив мультиагентную систему на базе ИИ. По данным компании, около 39% операций, которые раньше занимали существенную долю рабочего времени аналитиков, теперь выполняют ИИ-помощники. Речь идёт о разборе алертов, первичном анализе инцидентов и поиске данных во внутренних базах.

Внутри SOC несколько ИИ-агентов работают параллельно: один сортирует входящие уведомления, другой перепроверяет данные и выявляет ошибки.

Такой подход позволяет снизить риск некорректных выводов и ускорить фильтрацию ложных срабатываний. По оценкам компании, время на обработку некорректных оповещений сократилось на 86%.

За два года Yandex Cloud прошла путь от экспериментов с ИИ в SOC до полноценной промышленной эксплуатации. Значимую роль сыграли RAG-технологии, которые позволяют моделям работать с актуальными документами и накопленной базой инцидентов. Мультиагентный подход, в свою очередь, сделал возможным разделить задачи между специализированными помощниками, способными учитывать контекст крупных корпоративных инфраструктур.

По словам Евгения Сидорова, директора по информационной безопасности Yandex Cloud, система помогает ускорять обнаружение угроз и автоматизировать обработку данных киберразведки. Он отмечает, что современные SOC-команды всё чаще работают на стыке ИБ и инструментов ИИ.

Мультиагентная система используется не только внутри компании, но и доступна клиентам облачной платформы — в частности, в сервисах Detection and Response и Security Deck. Их уже применяют организации из разных отраслей, включая финтех, здравоохранение и страхование, для автоматизации части процессов мониторинга.

ИИ-помощник, встроенный в сервисы, может разбирать инциденты пошагово, анализировать индикаторы компрометации и артефакты в контексте облачной инфраструктуры, а также предлагать варианты реагирования. Он также собирает дополнительные данные, например по IP-адресам, и формирует рекомендации по предотвращению дальнейших угроз.

AM LiveКак эффективно защититься от шифровальщиков? Расскажем на AM Live - переходите по ссылке, чтобы узнать подробности

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru