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.

Подпишитесь на новости

Квантовая случайность дала сбой: ИИ может найти подсказки для взлома

Квантовая физика умеет создавать настоящую случайность, но инженеры всё ещё способны её испортить. Генератор может успешно пройти статистические тесты и при этом выдавать атакующему достаточно подсказок, чтобы тот попробовал предсказать следующие числа.

Европейский институт телекоммуникационных стандартов выпустил руководство ETSI TR 104 171 по разработке и оценке квантовых генераторов случайных чисел — QRNG.

Такие устройства измеряют квантовый процесс, обрабатывают полученные данные и передают случайные значения криптографическим системам для создания ключей и выполнения других защитных операций.

Проблема в том, что безопасность зависит не только от квантового источника. Датчики, блоки питания, сигнальные процессоры и алгоритмы обработки способны добавлять шум, часть которого может оказаться предсказуемой.


ETSI предупреждает, что системы искусственного интеллекта могут помочь злоумышленникам анализировать большие объёмы данных и находить такие закономерности.

Ещё одним источником подсказок способны стать изменения энергопотребления и электромагнитное излучение устройства. Связав побочные сигналы с выдаваемыми числами, атакующий теоретически сможет ослабить защищённую ими криптографию.

Авторы отчёта предлагают применять принцип нулевого доверия к энтропии (entropy zero trust). Производителям и операторам следует проверять квантовый источник, контролировать обработку данных, постоянно искать аномалии, защищать оборудование от вмешательства и шифровать каналы доставки чисел приложениям.

Для расследования сбоев рекомендуется записывать время генерации, версию работающего ПО и происхождение выходных данных. В многопользовательских системах потоки разных клиентов должны быть изолированы.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru