Roaming Mantis вернула возможность подмены DNS своему Android-зловреду

Roaming Mantis вернула возможность подмены DNS своему Android-зловреду

Roaming Mantis вернула возможность подмены DNS своему Android-зловреду

Эксперты «Лаборатории Касперского» обнаружили, что Android-троян, используемый кибергруппой Roaming Mantis, вновь обрел способность подменять DNS-настройки для перенаправления жертв на лендинг-страницы своих хозяев. Новый механизм Wroba пока ориентирован на роутеры определенных моделей, однако нельзя исключить, что в ближайшее время его потенциал расширится.

Деятельность Roaming Mantis эксперты отслеживают с 2018 года. Данная группировка использует вредоносную программу Wroba, она же Moqhao, для кражи данных с мобильных устройств и фишинга.

Вначале злоумышленники проводили атаки только в Азии, взламывая Wi-Fi-роутеры и меняя настройки DNS, а затем переключились на смишинг и стали появляться в других регионах, в том числе в России. Троян Wroba всегда помогал Roaming Mantis заниматься фишингом — использовал модуль DNS changer, рассылал СМС-сообщения с вредоносными URL.

 

В сентябре прошлого года в Kaspersky провели анализ нового семпла Wroba и обнаружили реализацию DNS changer, заточенного под роутеры, популярные в Южной Корее. Зловред определял модель на основе дефолтного IP-адреса и вшитых в код параметров, затем подключался к заданному аккаунту vk.com и получал адрес сервера, отдающего текущие IP для подмены DNS-настроек роутера.

Авторы атак Roaming Mantis могут использовать угон DNS не только с целью фишинга, но также для дальнейшего распространения инфекции. Если зараженное Andriod-устройство подключится к публичной Wi-Fi-сети, использующей роутер атакуемой модели, Wroba изменит его DNS-настройки, и вредоносные APK осядут на других устройствах в сети.

По данным Kaspersky, вредонос до сих пор активно раздается в некоторых регионах. В декабре список стран, атакуемых Roaming Mantis, пополнили Австрия и Малайзия. По числу загрузок троянских APK на тот момент лидировали Япония (24 645), Австрия (7354), Франция (7246) и Германия (5827). России в этом списке не оказалось.

Судя по URL загрузок, во всех странах, кроме Южной Кореи, злоумышленники использовали смишинг. Данные телеметрии показали, что уровень заражения наиболее высок во Франции (54,4% детектов), Японии (12,1%) и США (10,1%).

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