Загрузчика зловредов BazarLoader сменил новичок Bumblebee

Загрузчика зловредов BazarLoader сменил новичок Bumblebee

Загрузчика зловредов BazarLoader сменил новичок Bumblebee

Авторы вредоносных атак, полагавшиеся на BazarLoader, перешли на нового загрузчика в стадии активной разработки — Bumblebee. За последние два месяца в Proofpoint зарегистрировали три имейл-кампании, знакомые по почерку, но сменившие перо.

Вредонос Bumblebee появился в поле зрения ИБ-экспертов в марте. Примечательно, что его дебют по времени совпал с утечкой внутренней информации об операциях Conti, а также исходников шифровальщика и API BazarLoader.

После слива загрузчик, которого облюбовали распространители Conti и Diavol, совсем исчез с радаров Proofpoint. В новых вредоносных кампаниях известные кибергруппы стали использовать Bumblebee — пока для доставки Cobalt Strike, Silver, Meterpreter или шеллкода.

Новобранец написан на C++ и обладает стандартными функциями даунлоудера: умеет собирать информацию о системе и отправлять ее на свой сервер, загружать и запускать на исполнение файлы, а также скрываться от обнаружения, уходя в состояние сна.

За месяц наблюдений создатели Bumblebee внесли в свой проект следующие изменения:

  • добавили функции проверки наличия враждебной среды (ВМ, сэндбоксов);
  • научили зловреда прибивать неугодные процессы (по результатам сравнения со вшитым списком);
  • ввели поддержку множественных C2;
  • обеспечили возможность коррекции периода ожидания команд (был жестко прописан в коде как 25 секунд);
  • создали ключ RC4 для шифрования сообщений при C2-обмене.

Схема внедрения Bumblebee с помощью поддельных писем пока использует вредоносные ISO-файлы, веб-хранилище Microsoft OneDrive и TDS-систему Prometheus (для перенаправления трафика при активации ссылки в HTML-вложении).

 

В марте Proofpoint зафиксировала две Bumblebee-кампании. Одну из них провела группировка, отслеживаемая как TA579; в качестве приманки злоумышленники использовали имя DocuSign. Авторы другой спам-кампании распространяли ложные обвинения в краже картинок, защищенных авторским правом, от имени легитимных сайтов — там, где формы обратной связи позволяли подавать такие жалобы и выносить их на обсуждение.

Фальшивые письма в рамках апрельской Bumblebee-кампании были оформлены как ответ в продолжение переписки. К сообщению был прикреплен запароленный ZIP-файл — якобы счет-фактура, в котором скрывался ISO со зловредной начинкой. 

Не исключено, что злоумышленники (скорее всего, теневые брокеры доступа) получают Bumblebee из того же источника, что ранее предоставлял им BazarLoader. Последнего, как известно, создали разработчики TrickBot, часть которых впоследствии ушла под крыло преступного синдиката Conti.

Аналитики из Cybereason обнаружили, что Bumblebee использует такой же механизм перехвата функций и способ маскировки хукинга, что и модуль веб-инжектов TrickBot. Схожесть говорит в пользу предположения, что авторы нового загрузчика имели доступ к исходникам некогда грозного трояна.

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