Фреймворк автоматизации работы с Chrome все чаще светится в атаках

Фреймворк автоматизации работы с Chrome все чаще светится в атаках

Фреймворк автоматизации работы с Chrome все чаще светится в атаках

Эксперты Team Cymru фиксируют рост популярности инструмента BrowserAutomationStudio (BAS) у авторов вредоносных атак. Этот фреймворк автоматизации выполнения задач в браузере позволяет создавать проекты с такими пригодными для зловредов возможностями, как эмуляция браузера, имитация нажатий клавиш и кликов мыши, поддержка прокси, поиск по почтовому ящику, загрузка данных из файла, строки символов или с веб-страницы.

Первая реклама BAS, по данным Team Cymru, появилась на открытых форумах в конце 2016 года. Новый инструмент позиционировался как решение, позволяющее без навыков программиста создавать приложения, использующие браузер, — боты для публикации постов (включая спам), парсинга, загрузки контента, а также программы для социальных сетей.

Некто Twaego из Киева, объявивший себя главным разработчиком, предлагал совместимый с Windows софт в свободное пользование (позднее появилась и коммерческая версия с расширенными возможностями). Желающих зазывали на сайт bablosoft[.]com.

Предложение было встречено с большим энтузиазмом, и со временем на Bablosoft сформировалось свое комьюнити. Всем нравилось, что доступ к инструменту предоставляется бесплатно, замечания и пожелания учитываются, а приложения и скрипты, создаваемые с помощью BAS, можно расшарить на сайте.

Рост популярности Bablosoft заметили и на хакерских форумах: там стали предлагать услуги по созданию скриптов для BAS и специфических ботов (для брутфорса, поиска кандидатов в дропы и т. п.). В Telegram появилась новая группа — «BABLOSOFT – ЧАТ ПО БАСУ», которая насчитывает немногим более 1000 участников, в основном русскоязычных.

 В 2021 году BAS впервые привлек внимание ИБ-сообщества — в связи с участившимися атаками по методу credential stuffing. Результаты анализа инструмента, позволяющего автоматизировать перебор учетных данных – результатов краж и утечек, опубликовали F5 Labs и NTT (PDF), наблюдавшая активизацию Grim Spider.

Специалисты при этом отметили сходство BAS с легитимными инструментами разработчика Puppeteer и Selenium: они почти одинаково автоматизируют выполнение задач в Google Chrome.

В этом году, согласно телеметрии Team Cymru, к ресурсам Bablosoft обращались C2-серверы Bumblebee, BlackGuard и RedLine. Два из этих зловредов (инфостилеры) пытались воспользоваться валидатором учетных данных Gmail.

Поддомен для загрузок Bablosoft (46.101.13[.]144) чаще прочих запрашивают из России и Украины — судя по данным Whois.

 

Несколько хостов, ассоциируемых с криптоджекингом (майнером XMRig и трояном Tofsee), пытались воспользоваться Bablosoft-услугами по созданию цифровых отпечатков — видимо, для сокрытия вредоносной активности.

Управление некоторыми элементами инфраструктуры Bablosoft осуществляется, как выяснилось, с украинского IP-адреса. С него же обращаются к ряду хостов на порту TCP/27017, который обычно ассоциируется с MongoDB.

Подпишитесь на новости

Роскомнадзор встроил машинное обучение в систему фильтрации трафика

Роскомнадзор внедрил механизм фильтрации интернет-трафика на основе машинного обучения и потратил на него 2,27 млрд рублей. Это следует из паспорта ведомственной программы цифровой трансформации на 2026-2028 годы. В документе указано, что РКН использует отечественную модель, развернутую на собственной инфраструктуре.

Ее название не раскрывается, большая языковая модель в системе не применяется.

С паспортом программы ознакомился Forbes. Механизм встроен в автоматизированную систему обеспечения безопасности российского сегмента интернета (АСБИ).

Через нее Роскомнадзор управляет ТСПУ, оборудованием для фильтрации трафика на сетях операторов связи. На установку новых и модернизацию действующих ТСПУ в 2026 году заложено 3,99 млрд рублей основного финансирования и еще 6,2 млрд рублей дополнительного.

О планах использовать ИИ для фильтрации стало известно в январе. В мае ведомство собиралось взять для этого модель Astra AI от «Группы Астра».

VPN в описании механизма прямо не упоминается. Дмитрий Кутейников из RKS Global считает, что модель может оценивать вероятность использования VPN по внешним признакам, например по размеру и ритму пакетов или длительности сессии, без чтения содержимого. По его словам, под ошибочную блокировку могут попасть корпоративные VPN и облачные сервисы.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru