Операторы QBot используют SVG-файлы для установки вредоноса в Windows

Операторы QBot используют SVG-файлы для установки вредоноса в Windows

Операторы QBot используют SVG-файлы для установки вредоноса в Windows

Операторы QBot придумали новый способ доставки вредоноса в системы Windows: в новой фишинговой кампании злоумышленники используют файлы в формате SVG для реализации техники HTML smuggling («контрабанда HTML»).

Атака запускается с помощью встроенных SVG-файлов, содержащих JavaScript. Этот скрипт собирает зашифрованный Base64 инсталлятор вредоноса QBot, который автоматически скачивается в систему в браузере пользователя.

Как известно, QBot может загружать другие пейлоады, включая Cobalt StrikeBrute Ratel и ряд программ-вымогателей.

HTML smuggling используется для незаметной вставки зашифрованного JavaScript-пейлоада в HTML-вложение или веб-сайт. При открытии такого документа или страницы JavaScript выполнится на компьютере пользователя.

Эта техника позволяет киберпреступникам обходить защитные системы и файрволы, которые сканируют системы и выявляют вредоносные программы.

О новом подходе операторов QBot рассказали эксперты Cisco Talos. Атаки начинаются с того, что злоумышленники вклиниваются в цепочку электронных писем и просят получателя открыть вложенный HTML-файл.

Как уже отмечалось выше, злоумышленники прячут вредоносную нагрузку в графическом файле SVG.

 

Поскольку векторная графика SVG основана на XML (в отличие от JPG и PNG), она допускает встраивание HTML-тегов <script>. Исследователи из Cisco изучили встроенный JavaScript и нашли функцию, конвертирующую переменную «text» в блоб. А далее в дело вступает другая функция, которая конвертирует блоб в ZIP-архив.

 

Чтобы защититься от подобных атак, рекомендуется заблокировать выполнение JavaScript или VBScript для загружаемого из Сети контента.

WMX представила систему защиты сайтов от «умных ботов»

Российская компания WMX (ООО «Вебмониторэкс») представила новое решение для защиты веб-ресурсов от автоматизированных атак — WMX SmartBot Protection. Продукт рассчитан не только на массовый бот-трафик, но и на более сложных ботов, которые умеют имитировать поведение обычных пользователей.

Проблема здесь вполне прикладная. Значительная часть интернет-трафика сегодня создаётся не людьми, а автоматизированными скриптами.

Такие боты могут собирать данные с сайтов, перебирать пароли, создавать фейковые аккаунты, искать уязвимости и в целом мешать нормальной работе онлайн-сервисов. Особенно чувствительны к этому интернет-магазины, финансовые сервисы, агрегаторы, доски объявлений, медиаплатформы и стриминговые площадки.

При этом боты становятся всё менее примитивными. Если раньше их можно было сравнительно легко отсечь по шаблонному поведению, то теперь они нередко умеют маскироваться под живого пользователя: заходят через браузер, имитируют движение мыши и даже проходят простые CAPTCHA. Из-за этого стандартных фильтров уже часто недостаточно.

В WMX говорят, что их система использует несколько уровней проверки. Сначала трафик фильтруется по базовым признакам — например, по IP-адресам и User-Agent. Если этого недостаточно, дальше подключается анализ браузерного окружения: параметров экрана, шрифтов, а также особенностей canvas и WebGL, которые могут указывать на эмуляторы или headless-браузеры.

Следующий этап — поведенческий анализ. Система смотрит, как именно ведёт себя пользователь: есть ли движения мыши, насколько быстро заполняются формы и не выглядят ли действия слишком механическими. После этого подключаются эвристики, которые оценивают уже не отдельные признаки, а их сочетание. Например, если кто-то кликает строго по центру кнопок через одинаковые интервалы времени, это может выглядеть подозрительно, даже если по отдельности такие действия не кажутся аномальными.

При необходимости могут использоваться и дополнительные проверки, включая CAPTCHA.

Новое решение работает в связке с WMX ПроWAF, веб-экраном компании. Логика здесь довольно понятная: антибот-система должна отсеивать автоматизированный трафик, а WAF — уже защищать приложение от попыток эксплуатации уязвимостей вроде SQL-инъекций, XSS или RCE. Заодно это снижает нагрузку на инфраструктуру, потому что до основного контура доходит уже более «чистый» трафик.

В компании также сообщили, что в будущих версиях собираются добавить систему скоринга угроз и механизмы, связанные с ML, для автоматического формирования новых эвристик.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru