У APT-группы RedEyes появился RAT, ворующий данные с Windows и смартфонов

У APT-группы RedEyes появился RAT, ворующий данные с Windows и смартфонов

У APT-группы RedEyes появился RAT, ворующий данные с Windows и смартфонов

При разборе январских атак APT37 эксперты AhnLab обнаружили, что арсенал северокорейских хакеров пополнился бесфайловым зловредом M2RAT. Чтобы скрыть полезную нагрузку, злоумышленники используют стеганографию, да и сам троян старается оставлять как можно меньше следов в системе.

Кибергруппа APT37, известная также как RedEyes, ScarCruft , Reaper и Ricochet Chollima, занимается шпионажем — как многие считают, при поддержке властей КНДР. В прошлом году, по данным BleepingComputer, злоумышленники активно использовали уязвимость 0-day в Internet Explorer (CVE-2022-41128) для доставки различных вредоносов.

Так, например, в ходе атак на европейские организации APT-группа через эксплойт устанавливала бэкдор Dolphin для мобильных устройств. Российским дипломатам она пыталась навязать кастомного RAT-трояна Konni, американским журналистам — персональные варианты Goldbackdoor (PDF).

Новобранец M2RAT был обнаружен при анализе писем с вредоносным вложением, которые APT37 избирательно разослала в прошлом месяце. При открытии маскировочного документа срабатывает эксплойт CVE-2017-8291 (к RCE-уязвимости GhostButt в текстовом редакторе Hangul, популярном в Корее).

В случае успеха в системе запускается шелл-код, который загружает JPEG-файл и запускает на исполнение вредоносный код, спрятанный в картинке. Чтобы обеспечить себе постоянное присутствие в системе, зловред регистрирует PowerShell-команду, создавая новый ключ реестра Run.

 

По свидетельству AhnLab, вредонос M2RAT работает как троян удаленного доступа. Он умеет собирать информацию о зараженной системе и отправлять ее на свой сервер, регистрировать клавиатурный ввод, воровать данные, выполнять различные команды, делать снимки экрана (автономно и с заданной периодичностью).

Кроме того, зловред, как и бэкдор Dolphin, проводит сканирование на наличие подключенных к компьютеру портативных устройств. При обнаружении смартфона или планшета проводится поиск документов и аудиозаписей, с копированием на ПК. Украденные данные отсылаются на C2 в виде запароленного RAR-архива, и локальная копия стирается из памяти, чтобы замести следы.

Новоявленный троян также интересен тем, что использует общую память для C2-коммуникаций и эксфильтрации данных. Таким образом, обмен M2RAT с C2-сервером сведен к минимуму, что сильно затрудняет анализ.

AM LiveПодписывайтесь на канал "AM Live" в Telegram, чтобы первыми узнавать о главных событиях и предстоящих мероприятиях по информационной безопасности.

ИИ пишет коды, как талантливый джуниор, и это подрывает безопасность софта

Как выяснили израильские специалисты, сгенерированные ИИ коды по плотности уязвимостей сравнимы с рукописными творениями, однако содержат структурные изъяны, способные повысить риски для введенных в эксплуатацию систем.

В рамках исследования в OX Security изучили содержимое более 300 репозиториев софта, в том числе 50 проектов, созданных с помощью GitHub Copilot, Cursor или Claude.

Многие сгенерированные ИИ коды выглядели чистыми и функциональными: казалось, умный помощник повел себя как одаренный начинающий программист, к тому же обладающий феноменальным быстродействием.

К сожалению, его участие свело на нет аудит кода, отладку и командный надзор, с которыми современные безопасники и так плохо справляются из-за возросшей нагрузки. Такие корпоративные службы, по данным экспертов, в среднем одновременно обрабатывают по полмиллиона алертов, оценивая степень важности и принимая дополнительные меры защиты.

Применение ИИ ускорило темпы создания софта, однако такие разработчики зачастую развертывают свои программы, не имея представления о защите хранимых данных и доступа, в том числе через интернет. Справедливости ради стоит отметить, что в подобную ловушку может попасть и профессиональный кодер.

«Функциональные приложения теперь можно выкатывать быстрее, но их не успевают тщательно проверять, — комментирует Эяль Пац (Eyal Paz), вице-президент OX Security по исследовательской работе. — Уязвимые системы вводятся в эксплуатацию с беспрецедентной скоростью, однако надлежащий аудит кода невозможно масштабировать до такой степени, чтобы он соответствовал новым темпам».

Суммарно эксперты выявили десять потенциально опасных недостатков, которые часто встречаются в творениях ИИ-помощников программиста:

  • множественные, излишние комментарии в коде, затрудняющие проверку (в 90-100% случаев);
  • фиксация на общепринятых правилах программирования, препятствующая созданию более эффективных и новаторских решений (80–90%);
  • создание одноразовых кодов, без возможности перепрофилирования под иные задачи (80–90%);
  • исключение рефакторинга (80–90%);
  • повторяющиеся баги, которые потом приходится многократно фиксить, из-за невозможности многократного использования кода (70-80%);
  • отсутствие осведомленности о специфике среды развертывания, приводящее к отказу кода, исправно функционирующего на стадии разработки (60-70%);
  • возврат к монолитным, сильно связанным архитектурам вместо уже привычных, удобных в сопровождении микросервисов (40-50%);
  • фейковое покрытие тестами всех интересующих значений — вместо оценки реальной логики ИИ выдает бессмысленные метрики, создающие ложное чувство уверенности в результатах (40-50%);
  • создание кодов с нуля вместо добавления обкатанных библиотек и SDK, что повышает риски привнесения ошибок (40-50%);
  • добавление логики для порожденных галлюцинациями сценариев, повышающее расход ресурсов и снижающее производительность (20-30%).

Поскольку традиционные методы обеспечения безопасности кодов не работают при использовании ИИ, авторы исследования (доступ к полнотекстовому отчету требует регистрации) рекомендуют в таких случаях принять следующие меры:

  • отказаться от аудита кодов и вместо этого привнести аспект безопасности в процесс разработки (подход Secure by Design);
  • перераспределить роли и зоны ответственности — ИИ работает над реализацией, профессионалы концентрируют внимание на архитектуре, контролируют соблюдение требований безопасности, принимают решения по вопросам, требующим опыта и знания контекста;
  • заставить ИИ блюсти интересы безопасности — вставлять соответствующие инструкции в промпты, вводить архитектурные ограничения, интегрировать автоматически выполняемые правила в рабочие процессы, чтобы не пришлось устранять огрехи пост фактум;
  • применять ИИ-средства обеспечения безопасности, сравнимые по быстродействию с такими же помощниками по разработке.

По прогнозу «Монк Дидижтал Лаб», расширение использования генеративного ИИ в российских разработках к концу текущего года приведет к увеличению количества сбоев ИТ-инфраструктуры на 15-20% по сравнению с уровнем 2023-го.

AM LiveПодписывайтесь на канал "AM Live" в Telegram, чтобы первыми узнавать о главных событиях и предстоящих мероприятиях по информационной безопасности.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru