На VirusTotal нашли компоненты сложного тулкита для атаки на macOS

На VirusTotal нашли компоненты сложного тулкита для атаки на macOS

На VirusTotal нашли компоненты сложного тулкита для атаки на macOS

Исследователи наткнулись на несколько составляющих профессионального тулкита, который разрабатывался для атак на пользователей macOS. Обнаружить вредонос помогли загруженные на VirusTotal семплы.

Находкой поделились специалисты румынской антивирусной компании Bitdefender. В отчёте исследователи пишут:

«В настоящий момент выявленные образцы не детектируются антивирусными движками. Более того, по ним в целом очень мало информации».

В общей сложности были найдены четыре семпла, загруженных на VirusTotal неназванной жертвой атаки. Самый ранний образец датируется 18 апреля 2023 года. Два образца представляют собой Python-бэкдоры, которые могут поражать не только macOS, но и Windows с Linux.

Специалисты дали пейлоадам общее имя — JokerSpy. Первая составная часть shared.dat при запуске проверяет, в какой операционной системе она работает. Для этого предусмотрены специальные коды: 0 — работаем в Windows, 1 — в macOS и 2 — в Linux. Далее shared.dat устанавливает соединение с удалённым сервером и получает от него дополнительные инструкции.

Пейлоад может собирать информацию, запускать команды, скачивать и выполнять файлы, а также завершать свой процесс. В систему macOS с командного центра скачивается определённый файл и помещается по следующему адресу — /Users/Shared/AppleAccount.tgz. После этого он запускается как приложение — /Users/Shared/TempUser/AppleAccountAssistant.app.

В Linux принцип работы тот же, отличаются только детали: записывается временной файл tmp.c, который компилируется в /tmp/.ICE-unix/git.

В Bitdefender выделили один интересный экземпляр среди семплов — «sh.py». Он обладает целым спектром возможностей: вытаскивать метаданные системы, составлять список файлов, удалять файлы, выполнять команды и извлекать зашифрованные данные.

Третий компонент — бинарник FAT с именем xcc. Он написан на Swift и предназначен для атаки macOS Monterey (версия 12 «яблочной» ОС). Этот компонент содержит два файла Mach-O для каждой из используемых архитектур: x86 от Intel и собственный SoC Apple — M1 (Arm).

В конечном счёте жертва получает в систему шпионскую программу.

В Security Vision SOAR появились ИИ-ассистент и ML-отчёты

Security Vision выпустила обновление платформы SOAR, добавив в неё несколько заметных функций — локальный ИИ-ассистент, ML-скоринг инцидентов и автоматические ML-отчёты по итогам расследований. Обновление ориентировано на повседневную работу SOC и обработку инцидентов без выхода за контур заказчика.

Security Vision SOAR используется для управления и автоматизации реагирования на инциденты информационной безопасности на всех этапах их жизненного цикла — от выявления и анализа до восстановления и постинцидентной работы.

В основе платформы лежит объектно-ориентированный подход: каждый элемент инцидента — будь то хост, учётная запись, процесс или артефакт — рассматривается как отдельный объект со своей историей, связями и возможными действиями.

Сценарии реагирования в системе динамические: плейбуки автоматически подстраиваются под развитие инцидента, появление новых данных и техник атак. Дополнительно платформа выстраивает цепочку Kill Chain, показывая, как развивалась атака и какие шаги предпринимал злоумышленник.

Система также предлагает рекомендации по дальнейшим действиям, опираясь на контекст инцидента, накопленный опыт SOC и ML-модели, включая оценку вероятности ложного срабатывания.

 

В новом релизе появился локальный ИИ-ассистент в формате чат-бота. Он работает полностью внутри инфраструктуры заказчика и не обращается к внешним сервисам. Ассистент учитывает контекст конкретного инцидента — его стадию, связанные объекты, историю действий и похожие кейсы — и помогает аналитикам разбираться в событиях, расшифровывать логи, понимать техники атак или формировать команды для диагностики. Модель может дообучаться прямо в SOC на результатах обработки инцидентов и аналитических бюллетенях, при этом все данные остаются внутри контура.

Ещё одно нововведение — ML-скоринг критичности инцидентов. Модель автоматически оценивает приоритет события на основе его масштаба и значимости затронутых активов, что упрощает триаж и помогает быстрее понять, какие инциденты требуют внимания в первую очередь.

Также в платформе появился ML-summary — автоматическое резюме по итогам расследования. При закрытии инцидента система формирует краткий отчёт в едином формате: что произошло, какие действия были выполнены, к какому результату они привели и удалось ли атакующему чего-то добиться. Такое резюме сохраняется в карточке инцидента и отчётности, упрощая передачу дел между сменами и снижая потерю контекста.

В целом обновление направлено на то, чтобы упростить и ускорить рутинную работу SOC: быстрее разбираться в инцидентах, снижать нагрузку на аналитиков и сохранять знания внутри команды без необходимости вручную оформлять каждый шаг расследования.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru