Вредонос Hive окончательно перешел на Rust и сменил подход к шифрованию

Вредонос Hive окончательно перешел на Rust и сменил подход к шифрованию

Вредонос Hive окончательно перешел на Rust и сменил подход к шифрованию

Опасения ИБ-экспертов сбылись: Windows-версию Hive тоже переписали на Rust; в результате шифровальщик стал работать быстрее, надежнее и повысил устойчивость к анализу. Новые образцы вредоноса, разобранные в Microsoft, также используют другой, более сложный метод шифрования.

Шифровальщик Hive, предоставляемый пользование как услуга (RaaS), объявился в интернете немногим более года назад. Вредоносный код на тот момент был написан на Go и заточен под Windows. Осенью зловреда портировали на Linux — не совсем удачно, поэтому позднее шифратор в этой версии был переписан на Rust.

Эксперимент оправдал себя, и наблюдатели из ИБ-сообщества предрекли, что нововведение, ранее опробованное на примере BlackCat/ALPHV, перекочует в Windows-версию Hive. По словам экспертов, использование Rust в данном случае дает такие преимущества, как безопасность по памяти, типам данных и потокам, полный контроль над низкоуровневыми ресурсами, многопоточность, широкий выбор криптобиблиотек, осложнение реверс-инжиниринга.

Первые образцы Windows-версии Hive на Rust, как показало исследование, были загружены на VirusTotal 21 февраля — через пару дней после публикации отчета корейских специалистов, которым удалось получить мастер-ключ зловреда. В ходе анализа семплов в Microsoft выяснилось, что Hive теперь использует другие алгоритмы шифрования: Диффи-Хеллмана для эллиптических кривых и ChaCha20 (прежде применялась связка AES+RSA).

Обновленный вредонос генерирует в памяти два набора ключей, пускает их в ход, затем шифрует и записывает в формате .key в корневой каталог диска с зашифрованными данными — вместо того чтобы вставлять их в обработанные файлы, как ранее. Чтобы не путать ключи к разным файлам, их имена изменяются: к оригинальному полному имени добавляются имя релевантного файла .key, знак подчеркивания, дефис и закодированная по base64 строка, указывающая на два разных блока данных в key-файле. Результат может выглядеть следующим образом: C:\myphoto.jpg.l0Zn68cb _ -B82BhIaGhI8.

 

В рамках апгрейда вирусописатели также опробовали построчное шифрование кода как меру противодействия анализу. Содержимое секции ресурсов .rdata расшифровывается во время выполнения программы — через XOR с константами, значения которых в семплах могут различаться.

Еще одно нововведение, тоже ожидаемое: учетные данные для доступа жертв к персонализированным страницам в сети Tor теперь, как и в Linux-версии Hive, передаются как аргумент командной строки (-u <логин>:<пароль>). Прежде они были вшиты в код зловреда, и аналитики могли извлечь их и следить за ходом переговоров о выкупе.

Существенный апгрейд Hive — еще одно доказательство того, что в мире шифровальщиков все быстро меняется. В этом месяце стало известно о прекращении операций AstraLocker — вымогатели выложили в общий доступ дешифраторы, решив заняться криптоджекингом. Освободившуюся нишу сразу занял новичок RedAlert, способный атаковать и Windows, и Linux (серверы VMWare ESXi).

Сигналы Wi-Fi позволяют определять активность человека за стеной

В конце февраля в топы GitHub Trending неожиданно вырвался проект с открытым исходным кодом RuView, который раньше был известен как Wi-Fi DensePose. На первый взгляд это ещё один эксперимент на стыке ИИ и граничных вычислений, но на деле история куда интереснее и тревожнее.

RuView показывает, что обычные сигналы Wi-Fi можно использовать не только для связи, но и буквально для «чтения» происходящего в помещении.

Система умеет отслеживать движения человека, оценивать позу тела и даже фиксировать дыхание и сердечный ритм, причём без камер, без интернета и, как утверждают разработчики, даже через стены.

С технической точки зрения проект опирается на анализ Channel State Information (CSI) — данных о том, как радиоволны рассеиваются, отражаются и меняются при взаимодействии с телом человека. В отличие от примитивных метрик уровня сигнала, CSI даёт куда более детальную картину: учитываются амплитуда и фаза сигнала по множеству поднесущих. Именно это и позволяет системе замечать микроскопические изменения, возникающие, когда человек двигается, сидит, спит или просто дышит.

По данным Ruvnet, RuView построен на базе академических исследований специалистов Университета Карнеги — Меллона. Для работы системе достаточно сети из 4-6 недорогих узлов на ESP32-S3, а общий бюджет такого комплекта может составлять примерно 54 доллара. Эти сенсоры формируют радиочастотную модель помещения, а ИИ затем анализирует, как человеческое тело меняет картину распространения сигнала.

 

Разработчики заявляют, что платформа обрабатывает данные с частотой до 54 тысяч кадров в секунду благодаря оптимизированной кодовой базе на Rust. Поверх этого работает нейросеть, которая переводит изменения поля Wi-Fi в 17 ключевых точек тела — от головы и локтей до коленей и бёдер. Кроме позы, система, как утверждается, может отслеживать дыхание в диапазоне 6-30 вдохов в минуту и пульс в диапазоне 40-120 ударов в минуту.

На бумаге всё это выглядит как красивая технология для спасателей, медицины и ухода за пожилыми. И действительно, сценарии звучат гуманно: мониторинг состояния человека без камер, поиск людей в задымлённых помещениях, наблюдение за пациентами без носимых датчиков. Но у технологии есть и другая сторона, куда менее комфортная.

Эксперты по кибербезопасности уже предупреждают, что RuView открывает новую категорию рисков: скрытое физическое наблюдение, которое почти невозможно заметить. Сигналы Wi-Fi проходят через мебель, стены и перекрытия, а значит, теоретически злоумышленник может разместить недорогие модули рядом со зданием и анализировать происходящее внутри. В отличие от камер, такой способ не зависит от освещения, дыма или прямой видимости. А поскольку работа идёт на физическом уровне радиосигнала, шифрование вроде WPA3 здесь не помогает.

Отдельная проблема в том, что такая схема практически не оставляет привычных сетевых следов. Если устройство пассивно анализирует радиосреду, администраторам сложно обнаружить его стандартными средствами мониторинга. На этом фоне возникают и юридические вопросы: например, как регулировать технологию, которая не собирает изображения или прямые идентификаторы, но всё равно позволяет следить за человеком в реальном пространстве.

Среди возможных защитных мер специалисты называют рандомизацию CSI на стороне роутеров, хотя пока это скорее исследовательское направление. Более надёжным вариантом считается физическое RF-экранирование: металлические сетки, экранирующие материалы или специальные покрытия для помещений с повышенными требованиями к безопасности.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru