DarkCloud: новый зловред с большими возможностями по краже и выводу данных

DarkCloud: новый зловред с большими возможностями по краже и выводу данных

DarkCloud: новый зловред с большими возможностями по краже и выводу данных

Исследователи из Cyble зафиксировали рост активности инфостилера DarkCloud, объявившегося в прошлом году. Распространяемый через спам-рассылки вредонос всеяден: его интересуют учетные данные, ПДн, финансовая информация; он также умеет выводить краденое, используя электронную почту, Telegram, FTP, веб-панель.

В прошлом месяце в даркнете начали продавать доступ к билдеру DarkCloud с тем, чтобы злоумышленники смогли приспособить полезную нагрузку для своих целей. Билдер также позволяет придать зловреду функции граббера и клипера.

Спам-письма, нацеленные на засев DarkCloud, могут содержать вредоносную ссылку или вложение. Обычно они имитируют переписку с поставщиком или ретейлером; вредоносный архивный файл в таких случаях замаскирован под заказ-накладную.

 

Проведенный в Cyble анализ показал, что заражение DarkCloud осуществляется в несколько этапов. Доставляемый в спаме файл (NET-бинарник) работает как дроппер. Он копирует себя в папку Users\\AppData\\Roaming и создает запланированное задание, чтобы удержаться в системе.

После запуска дроппер загружает другой бинарник; пейлоад загружается в память запущенного процесса как VB-файл. При исполнении этот 32-битный код извлекает из ресурсов ConsoleApp1.exe, спрятанный в PK-архиве, и загружает его в папку AppData\Roaming\Microsoft\Windows\Templates\, а затем запускает на исполнение.

Файл ConsoleApp1.exe представляет собой скомпилированный 32-битный бинарник, в ресурсах которого содержатся исходники для полезной нагрузки DarkCloud Stealer. Основной задачей ConsoleApp1.exe является загрузка и компиляция этой заготовки средствами .NET Framework.

Итоговый пейлоад credentials.exe помещается в ту же папку и запускается как новый процесс. Этот 32-битный бинарник работает 60 секунд, после чего удаляется.

 

При исполнении credentials.exe начинает собирать конфиденциальную информацию из различных приложений:

  • учетные данные из браузеров на движке Gecko, в том числе из Firefox (для расшифровки использует алгоритм 3DES);
  • данные, ассоциированные с аккаунтами и кредитными картами, из браузеров на основе Chromium;
  • учетки из почтовых клиентов (Outlook, Thunderbird, Eudora, Foxmail);
  • учетки из FTP-клиентов FileZilla, CoreFTP, FlashFXP, WinSCP (в последнем случае расшифровывает данные средствами Windows).

Судя по рекламным объявлениям на хакерских форумах, DarkCloud умеет собирать системную информацию, делать снимки экрана, мониторить буфер обмена, извлекать куки, сообщения и контакты (из 163 MailMaster). Его интересуют аккаунты NordVPN и Pidgin, а также хранилища паролей Internet Explorer, Microsoft Edge и RDP-клиента.

Граббер помогает зловреду воровать файлы определенных форматов (TXT, XLS, XLSX, PDF, RTF) и конфиденциальные данные из программ-криптокошельков, а клипер — подменять адреса кошельков в буфере обмена (поддерживаемые цифровые валюты: BTC, BCH, ETH, XRP). Краденая информация сохраняется в файле credentials.txt, а затем отсылается на C2-сервер.

38% крупных компаний делают свой ИИ, но защищать его умеют единицы

Российский бизнес всё активнее развивает собственные ИИ-сервисы, однако с их безопасностью дела обстоят заметно хуже. К такому выводу пришли эксперты К2 Кибербезопасность и «Лаборатории Касперского», опросившие специалистов более чем из 200 крупных компаний из сфер ИТ, финансов, телекоммуникаций, торговли, строительства и фармацевтики.

Исследование показало, что 38% крупных организаций уже имеют собственные команды, разрабатывающие ИИ-решения для внутренних процессов.

При этом в 75% случаев такие проекты полностью или частично не соответствуют практикам MLSecOps — подходу, который отвечает за безопасность систем искусственного интеллекта на всех этапах их жизненного цикла.

В целом компании не делают ставку на какой-то один инструмент. Более половины респондентов (59%) одновременно используют несколько типов ИИ-сервисов: отечественные и зарубежные решения, собственные разработки и продукты, созданные на заказ.

Наиболее востребованными остаются российские ИИ-сервисы — их используют 75% компаний. Зарубежные решения применяют 60% участников исследования. Такой расклад аналитики связывают с требованиями законодательства и политикой импортозамещения.

Однако внедрять ИИ бизнес научился быстрее, чем обеспечивать его безопасность. По данным исследования, лишь 18% компаний могут говорить о наличии управляемых процессов защиты собственных ИИ-разработок. Зрелые практики MLSecOps внедрены всего у 7% организаций.

Особенно тревожно выглядит другая цифра: в 60% случаев безопасность ИИ-проектов обеспечивают исключительно разработчики, без участия специалистов по информационной безопасности. Это увеличивает риск ошибок, утечек данных и появления новых уязвимостей.

Эксперты отмечают, что рынок MLSecOps пока только формируется, а многие компании ещё не понимают, как правильно защищать собственные ИИ-системы. При этом искусственный интеллект всё чаще становится частью критически важных бизнес-процессов, а значит цена ошибок будет только расти.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru