Новый ботнет-рэпер для Linux брутфорсит SSH-серверы

Новый ботнет-рэпер для Linux брутфорсит SSH-серверы

Новый ботнет-рэпер для Linux брутфорсит SSH-серверы

Обнаруженный на днях ботнет “RapperBot” с середины июня 2022 года проводит брутфорс-атаки на SSH-серверы Linux. За основу авторы вредоноса взяли троян Mirai, изменив ряд его особенностей (например, бесконтрольное распространение на максимально доступное число устройств).

RapperBot более жестко контролируется операторами, имеет ограниченные возможности по запуску DDoS, а его основная задача — получить первоначальный доступ к серверу.

Предположительно, этот вредонос может использоваться на первых этапах атаки, чтобы потом развить ее латеральным передвижением по скомпрометированной сети. За последние полтора месяца ботнет использовал более 3500 уникальных IP-адресов для сканирования и брутфорса SSH-серверов Linux.

На киберугрозу обратили внимание специалисты компании Fortinet, отметившие у зловреда нетипичные строки. Нет никаких сомнений, что RapperBot произошел от Mirai, однако его отличают уникальные функции, собственный протокол для связи с командным сервером (C2) и необычная для ботнета активность после проникновения в систему.

«В отличие от большинства клонов Mirai, которые брутфорсят серверы Telnet с помощью дефолтных или слабых паролей, RapperBot специально сканирует и атакует SSH-серверы, на которых допускается аутентификация по паролю», — объясняют в Fortinet.

«Часть кода вредоносной программы включает имплементацию клиента SSH 2.0, который подключается и брутфорсит любой SSH-сервер, поддерживающий обмен ключами по протоколу Диффи — Хеллмана (Diffie–Hellman key exchange) и шифрование данных с помощью AES128-CTR».

Брутфорс осуществляется с помощью учетных данных, загруженных с командного сервера. Специалисты Fortinet также выяснили, что RapperBot использовал механизм самораспространения через удаленный загрузчик бинарника, однако в середине июля авторы отказались от этой функциональности.

Более того, RapperBot может прикрепить SSH-ключ злоумышленников к хостовому “~/.ssh/authorized_keys”. Такой подход позволяет сохранять доступ к серверу между перезагрузками и даже в том случае, если вредонос обнаружен и удален.

В более поздних семплах авторы вредоноса добавили строкам дополнительные слои обфускации, например XOR-шифрование.

В Security Vision SOAR появились ИИ-ассистент и ML-отчёты

Security Vision выпустила обновление платформы SOAR, добавив в неё несколько заметных функций — локальный ИИ-ассистент, ML-скоринг инцидентов и автоматические ML-отчёты по итогам расследований. Обновление ориентировано на повседневную работу SOC и обработку инцидентов без выхода за контур заказчика.

Security Vision SOAR используется для управления и автоматизации реагирования на инциденты информационной безопасности на всех этапах их жизненного цикла — от выявления и анализа до восстановления и постинцидентной работы.

В основе платформы лежит объектно-ориентированный подход: каждый элемент инцидента — будь то хост, учётная запись, процесс или артефакт — рассматривается как отдельный объект со своей историей, связями и возможными действиями.

Сценарии реагирования в системе динамические: плейбуки автоматически подстраиваются под развитие инцидента, появление новых данных и техник атак. Дополнительно платформа выстраивает цепочку Kill Chain, показывая, как развивалась атака и какие шаги предпринимал злоумышленник.

Система также предлагает рекомендации по дальнейшим действиям, опираясь на контекст инцидента, накопленный опыт SOC и ML-модели, включая оценку вероятности ложного срабатывания.

 

В новом релизе появился локальный ИИ-ассистент в формате чат-бота. Он работает полностью внутри инфраструктуры заказчика и не обращается к внешним сервисам. Ассистент учитывает контекст конкретного инцидента — его стадию, связанные объекты, историю действий и похожие кейсы — и помогает аналитикам разбираться в событиях, расшифровывать логи, понимать техники атак или формировать команды для диагностики. Модель может дообучаться прямо в SOC на результатах обработки инцидентов и аналитических бюллетенях, при этом все данные остаются внутри контура.

Ещё одно нововведение — ML-скоринг критичности инцидентов. Модель автоматически оценивает приоритет события на основе его масштаба и значимости затронутых активов, что упрощает триаж и помогает быстрее понять, какие инциденты требуют внимания в первую очередь.

Также в платформе появился ML-summary — автоматическое резюме по итогам расследования. При закрытии инцидента система формирует краткий отчёт в едином формате: что произошло, какие действия были выполнены, к какому результату они привели и удалось ли атакующему чего-то добиться. Такое резюме сохраняется в карточке инцидента и отчётности, упрощая передачу дел между сменами и снижая потерю контекста.

В целом обновление направлено на то, чтобы упростить и ускорить рутинную работу SOC: быстрее разбираться в инцидентах, снижать нагрузку на аналитиков и сохранять знания внутри команды без необходимости вручную оформлять каждый шаг расследования.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru