R-Vision Endpoint теперь можно использовать как сенсор для обнаружения IoC

R-Vision Endpoint теперь можно использовать как сенсор для обнаружения IoC

Компания R-Vision представила обновление технологии R-Vision Endpoint, обеспечивающей сбор данных, обнаружение и реагирование на конечных устройствах. Среди ключевых изменений – расширение списка интеграций с продуктами R-Vision. Также вендор усовершенствовал сбор событий с Linux-систем и добавил новые способы реагирования.

Технология R-Vision Endpoint – ключевой компонент экосистемы R-Vision EVO, который расширяет функциональные возможности других технологий и предоставляет дополнительные преимущества от их использования. Благодаря R-Vision Endpoint пользователь может проводить детализированную инвентаризацию активов, выявлять угрозы и осуществлять реагирование на инциденты непосредственно на конечных устройствах, а также автоматически проводить технический аудит всех популярных типов операционных систем на соответствие стандартам информационной безопасности.

Нововведения дают возможность использовать R-Vision Endpoint в качестве сенсора для обнаружения IoC на конечных узлах своей инфраструктуры. Теперь пользователи могут получать события не зависимо от конфигурации других систем защиты, а также от того, где расположен узел: внутри или вне периметра организации. Это стало возможным благодаря интеграции с платформой анализа информации о киберугрозах R-Vision TIP.

Кроме того, разработчик реализовал интеграцию R-Vision Endpoint с платформой автоматизации управления информационной безопасностью R-Vision SGRC, что позволяет проводить технический аудит узла на соответствие требованиям законодательства и выбранного уровня защиты. Таким образом, можно проверить корректность и оптимальность настроек операционной системы и прикладного программного обеспечения, а также удостовериться, насколько узел соответствует требованиями нормативно-правовых актов.

Еще одно важное обновление относится к улучшенному сбору событий с Linux-систем. В частности, компания R-Vision усовершенствовала технологию R-Vision Endpoint, добавив возможность централизованного управления политикой сбора событий информационной безопасности с узлов. Это особенно актуально для пользователей российских операционных систем, где настройка аудита событий информационной безопасности может быть сложной или полнота сбора данных не позволяет провести качественное расследование.

Ряд других функциональных доработок связан с расширенным количеством возможных способов реагирования, за счет чего пользователи могут отправлять файлы с узла в любую систему, поддерживающую POST/PUT HTTP интерфейс, например, в песочницу. Также вендор дополнил компонент R-Vision Endpoint опцией централизованного поиска файлов по их хеш-суммам, благодаря этому можно быстро и эффективно обнаруживать другие пострадавшие узлы и предотвращать распространение угроз в организации.

«R-Vision Endpoint - значимый инструмент при выстраивании процессов комплексной защиты в организации. Его использование дает возможность заказчикам не только быстро отреагировать на инцидент, но расширить зону видимости многих событий, происходящих в системе, включая: действия пользователей, изменения файлов, запуск процессов и многое другое. Таким образом, R-Vision Endpoint позволяет обнаруживать аномалии и потенциальные угрозы, которые могут быть пропущены другими системами безопасности. Мы уверены, что данная технология станет незаменимой для более качественного обеспечения ИБ в корпоративной среде, и продолжаем активно ее развивать как один из ключевых компонентов нашей экосистемы». – сказал Петр Куценко, менеджер продукта R-Vision Endpoint в компании R-Vision.

Anti-Malware Яндекс ДзенПодписывайтесь на канал "Anti-Malware" в Telegram, чтобы первыми узнавать о новостях и наших эксклюзивных материалах по информационной безопасности.

Фреймворк Sliver в пакетах PyPI используется в атаках на macOS-устройства

С помощью нового пакета, имитирующего популярную библиотеку Requests в каталоге Python (PyPI), злоумышленники атакуют устройства на macOS, используя фреймворк Sliver C2 для получения первоначального доступа к корпоративным сетям.

Специалисты Phylum обнаружили кампанию, включающую в себя несколько этапов и уровней обфускации, в том числе использование стеганографии в файле изображения PNG для скрытой установки полезной нагрузки Sliver.

По предварительной информации, вредоносный пакет был удален из PyPI. Но сам факт его обнаружения доказывает, что Sliver всё чаще используется злоумышленниками для удаленного доступа к корпоративным сетям.

Sliver является кросс-платформенным (Windows, macOS, Linux) набором инструментов на языке Go с открытым исходным кодом, предназначенным для работы «красных команд», имитирующих действия противника при тестировании защитных систем.

Sliver обладает рядом преимуществ: генерация пользовательских имплантов, возможности управления с сервера (C2), инструменты-скрипты для постэксплуатации и богатые возможности эмуляции атак.

Именно поэтому начиная с 2022 года хакеры стали все чаще использовать данный имплант как альтернативу коммерческому фреймворку для пентеста — Cobalt Strike, который, в отличие от Sliver, стало легче обнаруживать и блокировать.

Специалисты из SentinelOne также стали замечать, что целью Sliver становятся устройства на macOS. Они обнаружили имплант, установленный в поддельном приложении VPN.

Спустя год стало понятно, что внедрение Sliver хакерами неуклонно растет, когда фреймворк был замечен в BYOVD-атаках и операциях с программами-вымогателями.

В феврале 2024 года специалисты по кибербезопасности CISA и ФБР подтвердили растущий статус Sliver как одного из распространенных имплантов, используемых хакерами для взлома сетей.

В кампании, замеченной Phylum, атака начинается с вредоносного пакета Python для macOS под названием «requests-darwin-lite», который представляется как полноценный форк популярной библиотеки Requests.

Размещенный на PyPI пакет содержит бинарник Sliver в файле изображения PNG размером 17 МБ с логотипом Requests.

Во время установки на macOS класс PyInstall выполняет декодирование base64-кодированной строки для запуска команды (ioreg), которая извлекает UUID (универсальный уникальный идентификатор) системы. Он проверяет, что пакет устанавливается на реальную цель, сравнивая с заранее определенным UUID.

Вредоносный файл setup.py

Источник: Phylum

 

Если UUID совпадает, двоичный файл Go внутри PNG-файла считывается и извлекается из определенного смещения в файле.

Двоичный файл Sliver записывается в локальный файл, но уже с измененными правами доступа к файлу для того, чтобы сделать его исполняемым, и в конечном счете запускается в фоновом режиме.

Сразу после сообщения Phylum команде PyPI о requests-darwin-lite, пакет был изъят из доступа. К вредоносным версиям относились 2.27.1 и 2.27.2.

По мнению экспертов Phylum, данная кампания была целенаправленной, учитывая проверку UUID. Возможно, именно поэтому злоумышленники вернули пакет в безвредное состояние, чтобы не привлекать внимания.

В прошлом месяце исследователи обнаружили новую широкомасштабную вредоносную кампанию под названием SteganoAmor. Злоумышленники скрывали вредоносный код внутри изображений с помощью стеганографии с целью доставки различных вредоносных инструментов на целевые системы. 

Хакеры совершили более 320 атак, направленных на различные отрасли и страны.

Anti-Malware Яндекс ДзенПодписывайтесь на канал "Anti-Malware" в Telegram, чтобы первыми узнавать о новостях и наших эксклюзивных материалах по информационной безопасности.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru