В арсенале APT-группы BlueNoroff появился вредонос, совместимый с macOS

В арсенале APT-группы BlueNoroff появился вредонос, совместимый с macOS

В арсенале APT-группы BlueNoroff появился вредонос, совместимый с macOS

Специалисты Jamf обнаружили нового macOS-зловреда, способного подключаться к C2-серверу для загрузки и запуска пейлоада. Проведенный в ИБ-компании анализ позволили связать RustBucket, как его нарекли, с атаками BlueNoroff.

Названную APT-группу многие считают подразделением Lazarus, которая, кстати, давно освоила macOS-платформу. В данном случае атака проводится в три этапа, и для запуска цепочки заражения злоумышленник должен с помощью социальной инженерии заставить свою цель отключить проверку Gatekeeper.

Вначале на машину загружается неподписанное AppleScript-приложение, именуемое Internal PDF Viewer (уровень детектирования на VirusTotal16/64 по состоянию на 25 апреля). В его задачи входит загрузка с удаленного сервера пейлоада второго этапа в виде ZIP-файла.

Этот вредонос тоже называется Internal PDF Viewer (20/63 на 25 апреля), но написан на Objective-C и на первый взгляд представляет собой базовое приложение для просмотра PDF-файлов. Иллюзию легитимности усиливает специально созданная цифровая подпись, но подлог выдает ущербная функциональность: в программе работают только поиск и загрузка документов.

Для запуска следующей стадии атаки необходимо, чтобы жертва загрузила и открыла (штатными средствами macOS) определенный PDF-файл. Один такой вредоносный документ исследователям удалось найти: он содержал текст, позаимствованный с сайта венчурной компании, в который авторы атаки встроили BLOB-объект.

Последний при открытии файла расшифровывается и отображается жертве как картинка. Параллельно зловред второго этапа подключается к C2-серверу (зашифрованный адрес тоже вставлен в текст исходного документа) и загружает следующий пейлоад — подписанный исполняемый файл Mach-O, в котором скрыт троян, написанный на Rust.

Целевой вредонос способен работать на машинах с архитектурой ARM либо x86 и благодаря хитроумной схеме доставки до сих пор практически не детектится. Он умеет собирать системные данные (в том числе о запущенных процессах), проверять текущее время, обнаруживать виртуальное окружение, а также позволяет оператору выполнять различные действия на зараженном устройстве.

 

Каким образом злоумышленники получают доступ для внедрения новобранца, пока не установлено. Неизвестно также, имеют ли атаки успех, однако появление данного вредоноса в арсенале BlueNoroff еще раз подтвердило ранее подмеченную тенденцию в криминальном мире — переход на кросс-платформенные разработки за счет использования таких языков программирования, как Go и Rust.

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

Новый метод освещения поможет выявлять дипфейки и поддельные видео

Исследователи из Корнелльского университета придумали способ, который может серьёзно помочь в борьбе с поддельными видео. Они предложили встраивать невидимые цифровые водяные знаки прямо в источники света на съёмочной площадке. Эта технология получила название «шумокодированное освещение» (noise-coded illumination) и была представлена 10 августа на конференции SIGGRAPH 2025 в Ванкувере.

Вместо того чтобы встраивать водяные знаки в сам видеофайл (как это делалось раньше и требовало совместимых камер или ПО), новый метод меняет свет, которым освещается сцена.

Камера — хоть профессиональная, хоть обычный смартфон — автоматически «захватывает» эти едва заметные колебания яркости и частоты света. Глазом их не увидеть, но специальный анализ легко их распознаёт.

Программируемые источники (вроде мониторов или студийных ламп) можно закодировать с помощью софта. Обычные лампы тоже подойдут, если оснастить их небольшой микросхемой размером с почтовую марку.

Каждая лампа получает уникальный код, который создаёт что-то вроде «второго видео» — с временной меткой и немного изменённым освещением.

Если кто-то пытается подделать кадры или вставить в них фальшивые элементы, эти кодированные видео тут же «выдают» нестыковки. Пропавшие куски появляются как пробелы, а сгенерированные объекты — как чёрные пятна. Причём в одной сцене можно использовать сразу несколько независимых кодов, что делает задачу подделки ещё сложнее.

 

По словам авторов, технология работает даже в некоторых условиях на улице и одинаково надёжно с людьми разного цвета кожи. Однако они подчёркивают: это не панацея. С развитием генеративного ИИ подделывать видео будет всё проще, а значит, и методы защиты должны постоянно совершенствоваться.

Как отметил один из создателей, профессор Эйб Дэвис, раньше видео считалось доказательством, а теперь его можно «снять» о чём угодно. Это может быть весело, но и опасно, ведь отличить правду от вымысла становится всё труднее.

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