Шифровальщик BlackCat улучшил породу и стал еще хитрее

Шифровальщик BlackCat улучшил породу и стал еще хитрее

Шифровальщик BlackCat улучшил породу и стал еще хитрее

Специалисты IBM X-Force опубликовали результаты анализа Sphynx — новой версии BlackCat, объявившейся в феврале этого года. Как оказалось, привнесенные изменения в основном направлены на усиление защиты вымогателя от анализа и детектирования.

Так, обновленный код BlackCat теперь содержит мусор и зашифрованные строки, что затрудняет статический анализ. Вирусописатели также переиначили аргументы, передаваемые бинарнику в командной строке; конфигурационные данные больше не форматируются в JSON, а хранятся в сыром виде.

У вредоноса также появился загрузчик, который расшифровывает пейлоад (XOR, AES-128), и тот уже удаляет теневые копии Windows, шифрует файлы (AES или ChaCha20), создает записки с требованием выкупа, а также ищет в сети другие устройства, пригодные для заражения.

Вредонос BlackCat, он же ALPHV и Noberus, — первый найденный в дикой природе шифровальщик, написанный на Rust. Он активен в интернете с ноября 2021 года и по результативности опережает многих собратьев. В настоящее время на сайте утечек BlackCat числится около 400 жертв.

Пару дней назад там появилась новая запись — с именем Casepoint, оператора облачной платформы юридической помощи, которой в числе прочих пользуются ФБР, Минобороны США и американская комиссия по обороту ценных бумаг (SEC).

 

Официального заявления по этому поводу компания пока не опубликовала, однако в комментарии для Cybernews призналась, что возникла нештатная ситуация и пришлось привлечь сторонних экспертов-криминалистов. Представитель Casepoint не преминул отметить, что информационно-аналитический сервис работает в штатном режиме, простоев не наблюдается.

Без контекста детектор пропустил 95% Android-вредоносов

Чем больше разрешений просит Android-приложение, тем подозрительнее оно выглядит для алгоритма. Правда, резервному копированию, антивирусу или системе родительского контроля доступ к половине смартфона нужен по работе. Но детекторы решили не разбираться и устроили охоту на невиновных.

Исследователи из Сингапурского университета менеджмента и Нанькайского университета проверили шесть популярных детекторов, включая Drebin, MalScan и MaskDroid.

Им скормили 270 безопасных приложений из 49 категорий Google Play, каждое из которых запрашивало не менее девяти опасных разрешений.

Большинство систем записали во вредоносы больше половины выборки. LLM-детектор LAMD разогнал ложные срабатывания до 80%. Если поставить такой фильтр на входе в магазин приложений или корпоративную инфраструктуру, аналитики будут разгребать очередь, почти целиком набитую легальным софтом.

 

Проблема в старом принципе: детекторы ищут сходство с известными угрозами. Широкий набор разрешений часто встречается у зловредов, но ровно так же выглядят бэкап-сервисы, антивирусы и инструменты управления устройствами. Как сформулировали авторы работы, отклонение — ещё не вредоносность.

Их система PRAXIS пытается смотреть не только на набор API, но и на контекст. Сначала ИИ предполагает возможную атаку, затем система ищет подтверждающую цепочку вызовов в коде, а после проверяет, соответствует ли поведение назначению приложения и тексту интерфейса.

Такой подход снизил долю ложных тревог на безопасной выборке до 13%, а пропуск вредоносов — примерно до одного из девяти. Однако стоило убрать финальную проверку контекста, как система пропустила 95,3% угроз. Код остался тем же, но без ответа на вопрос «зачем приложение это делает?» защита практически развалилась.

До массового применения PRAXIS тоже далеко: анализ стоит около $0,56 за приложение, а интерфейс и названия функций может подделать сам злоумышленник. Да и 13 ложных тревог на сотню — всё ещё не автоматика, а очередь к живому аналитику.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru