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.

64% ИИ-приложений для iPhone оказались с дырой в защите

Исследователи из Wake Forest University обнаружили масштабную проблему в экосистеме iOS-приложений с искусственным интеллектом. Анализ показал, что сотни программ фактически оставляют открытыми ключи доступа к нейросетям и серверным компонентам, что позволяет злоумышленникам использовать их инфраструктуру в своих целях.

Для исследования специалисты разработали инструмент LLMKeyLens, который анализирует сетевой трафик приложений и выявляет утечки учетных данных, используемых для работы с OpenAI, Gemini, DeepSeek, Mistral и другими ИИ-сервисами.

Из более чем 38 тысяч приложений App Store исследователи отобрали 444 программы с подтверждёнными функциями на базе больших языковых моделей. Результаты оказались неприятными: у 282 приложений, или 64% выборки, были обнаружены утечки ключей доступа или других механизмов подключения к ИИ-сервисам.

 

Причем в 146 случаях проблема позволяла напрямую использовать чужие ресурсы. Некоторые приложения передавали API-ключи OpenAI и других провайдеров в открытом виде прямо в сетевых запросах. Другие скрывали ключи на сервере, но оставляли открытыми прокси-серверы, через которые любой желающий мог отправлять запросы к нейросетям.

Особенно часто проблемы встречались в приложениях для продуктивности, обучения, развлечений, здоровья и образа жизни. Лидером по доле уязвимых программ стала категория Health & Fitness.

Исследователи также обнаружили крайне небрежное отношение к защите токенов доступа. В некоторых случаях JWT-токены действовали годами, а отдельные системы выдавали их со сроком действия до 100 лет. Более того, некоторые серверы принимали даже просроченные токены.

После обнаружения проблем разработчиков всех 282 приложений уведомили об уязвимостях. Через 90 дней специалисты провели повторную проверку. Патчи выпустили только 78 приложений — это около 28% от числа уязвимых программ. Еще 66 приложений остались доступными для эксплуатации даже после уведомления.

Авторы исследования считают, что причина проблемы проста: многие разработчики стремятся максимально быстро интегрировать ИИ-функции и уделяют недостаточно внимания защите инфраструктуры.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru