Трояну Emotet добавили модуль самораспространения через SMB

Трояну Emotet добавили модуль самораспространения через SMB

Трояну Emotet добавили модуль самораспространения через SMB

В ходе анализа новых образцов Emotet эксперты BlackBerry обнаружили модуль, позволяющий Windows-зловреду самостоятельно распространяться по сети подбором ключей к общим ресурсам, доступным по протоколу SMB. Выявлена также возможность скрытной загрузки ранее использовавшихся модулей посредством инъекции в 64-битный процесс, известной как Heaven’s Gate.

Новые спам-рассылки с ботнета Emotet, позволившие заполучить свежие семплы, как и в ноябре, используют вложения в формате XLS. Вредоносный документ содержит инструкции для получателя, выполнение которых помогает злоумышленникам обойти защиту MOTW.

Согласно блог-записи BlackBerry, модуль SMB spreader, предназначенный для дальнейшего распространения Emotet по сети, вначале обеспечивает себе ИБ-привилегии текущего пользователя. Для этого он дублирует соответствующий токен, используя SecurityImpersonationLevel, а затем вызывает функцию ImpersonateLoggedOnUse, чтобы получить возможность выполнять действия в ИБ-контексте подключенного аккаунта.

Заручившись полномочиями, вредонос начинает перечислять сетевые ресурсы с помощью API WnetOpenEnumW и WnetEnumResourceW, составляя список потенциальных удаленных серверов. Затем, используя вшитые в код ходовые логины и пароли, он перебирает собранные имена серверов и при этом пытается получить доступ к общему ресурсу IPC$ через API WNetAddConnection2W.

Если это не удается, SMB spreader ищет дополнительные юзернеймы на взломанном сервере, используя API NetUserEnum. Находки комбинируются с вшитыми паролями и пускаются в ход, чтобы получить желанный доступ к IPC$.

В случае удачного брутфорса SMB-модуль трояна подключается к ресурсу ADMIN$ или C$ и копирует туда загрузчик Emotet, запуская его как сервис. Для исполнения используется regsvr32.exe.

Кроме SMB spreader, исследователи обнаружили еще один недавно добавленный модуль — для кражи данных кредитных карт из Google Chrome. Находки также подтвердили переориентацию трояна на 64-битные Windows.

Загрузка некоторых прежних модулей Emotet (32-битных) теперь осуществляется путем инъекции в 64-битные процессы по методу Heaven’s Gate. Данная техника основана на использовании WoW64 API, позволяет обойти защиту и хорошо известна. Загрузчик трояна при этом работает в подобии песочницы и внедряет вредоносный код в процесс, используя process hollowing.

В рамках выявленной спам-кампании Emotet дополнительно загружал банковского трояна IcedID, он же BokBot, либо даунлоадер Bumblebee.

В России разработали способ удалить свой биометрический след

В ИТ-компании «Криптонит» (входит в «ИКС Холдинг») разработали метод, который позволяет выборочно удалять цифровые образы людей из систем распознавания лиц. Если совсем просто, речь идёт о технологии, которая должна помочь реализовать право человека отозвать согласие на обработку своей биометрии — так, чтобы система действительно перестала его узнавать.

Проблема тут в том, что современные системы распознавания лиц устроены не так прямолинейно, как может показаться.

Даже если сведения о человеке формально удалили из базы, его цифровой образ может всё равно остаться внутри уже обученной модели. То есть на бумаге данные вроде бы стерли, а на практике алгоритм всё ещё способен узнать этого человека.

Именно это и делает тему особенно чувствительной. С биометрией всё сложнее, чем с обычными персональными данными: пароль можно поменять, а лицо — нет. Если такие данные утекают, риски уже совсем другого уровня, потому что украденные цифровые слепки можно использовать для создания поддельных образов и обхода биометрической аутентификации.

 

В «Криптоните» утверждают, что их метод решает задачу не маскировкой и не косметическим удалением, а на уровне внутренней логики самой модели. Проще говоря, алгоритм перестаёт использовать сведения о конкретном человеке и больше не может его распознавать, при этом способность узнавать остальных людей сохраняется.

По словам разработчиков, на тестовых наборах данных технология показала заметное снижение эффективности распознавания именно тех лиц, которые нужно «забыть», — до 88%. При этом общая точность системы, как утверждается, осталась на прежнем уровне.

Практическое применение у такого подхода вполне очевидное. В первую очередь это системы видеонаблюдения с распознаванием лиц, СКУД и корпоративная безопасность. Например, технология может пригодиться для удаления биометрических данных уволенных сотрудников, когда компания обязана прекратить их обработку, но не хочет при этом заново переобучать всю систему с нуля.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru