Новый вредонос Maggie успел забэкдорить 285 серверов Microsoft SQL

Новый вредонос Maggie успел забэкдорить 285 серверов Microsoft SQL

Новый вредонос Maggie успел забэкдорить 285 серверов Microsoft SQL

Эксперты германской ИБ-компании DCSO CyTec обнаружили зловреда, умеющего открывать бэкдор на компьютерах с СУБД SQL Server разработки Microsoft. Сканирование интернета показало, что новобранец Maggie уже скомпрометировал 285 серверов в разных странах, включая Россию.

Вредонос проникает на машину в виде расширенной хранимой процедуры (Extended Stored Procedure, ESP) — DLL-библиотеки, использующей простейший API. Такой компонент позволяет при отсутствии нужных функций обращаться к внешнему коду и выполнять его в адресном пространстве MS SQL Server и в контексте текущего пользователя MS SQL Server.

В ходе Maggie-атаки этот интерфейс передачи сообщений используется для реализации полнофункционального бэкдора, управляемого с помощью SQL-запросов. Загрузка зловреда на сервер требует наличия валидных учетных данных, а установка — возможности записи ESP-файла в директорию, доступную MS SQL.

Анализ показал, что новоявленный бэкдор способен выполнять более 50 команд. С его помощью оператор может получить системную информацию, взаимодействовать с файлами и папками, запускать на исполнение программы, а также добраться до сетевого окружения сервера — вредонос умеет по команде включать TermService (службу терминалов), запускать прокси-сервер Socks5 и устраивать проброс портов.

Особо исследователи отметили такую функциональность Maggie, как брутфорс ключей доступа к другим серверам MS SQL. С этой целью на зараженную машину загружается список хостов, логинов и паролей; зловред в ходе сканов опробует различные комбинации и в случае успеха записывает результат во вшитый лог-файл. Он также пытается определить уровень привилегий взломанной учетной записи: если это админ, в систему добавляется скрытый аккаунт пользователя.

Новобранец также умеет скрытно перенаправлять на заданные IP и порт весь входящий TCP-трафик на зараженном сервере. Подобная возможность открывает оператору интернет-доступ к IP-адресам, связанным с MS SQL.

Список поддерживаемых команд включает Exploit AddUser, Exploit Run, Exploit Clone и Exploit TS, говорящие о возможности применения эксплойта. При вызове этих функций оператор указывает имя DLL и дополнительный параметр, но подключаемая библиотека, видимо, заранее вручную загружается на взломанный сервер: в составе Maggie эксплойтов не обнаружено.

Новую угрозу удалось выявить благодаря случайной находке — в ходе мониторинга бинарников с цифровой подписью эксперты обнаружили подозрительный DLL (уровень детектирования на VirusTotal 27/71 по состоянию на 6 октября). Файл был подписан 12 апреля сертификатом корейской компании DEEPSoft Co., Ltd. В директории экспорта имя библиотеки было указано как sqlmaggieAntiVirus_64.dll.

Каким образом авторы атак внедряют на серверы вредоносный файл, установить пока не удалось. Сканирование интернета выявило около 600 тыс. серверов MS SQL, из них 285 оказались доступными из-под бэкдор-аккаунта, созданного Maggie. Больше всего взломанных серверов было обнаружено в Южной Корее, Индии и Вьетнаме (совокупно около 150). В Топ-5 по этому показателю вошли также Китай (около 20) и Тайвань (11), за ними следует Россия (меньше десятка).

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