Майнер-червь StripedFly с задатками шпиона летает ниже уровня радаров

Майнер-червь StripedFly с задатками шпиона летает ниже уровня радаров

Майнер-червь StripedFly с задатками шпиона летает ниже уровня радаров

Выступая на Security Analyst Summit, эксперты Глобального центра исследований и анализа угроз «Лаборатории Касперского» (GReAT) рассказали о модульном зловреде StripedFly, которого можно использовать как шпиона, шифровальщика или криптомайнер.

С 2017 года вредонос, умеющий самостоятельно распространяться по SSH и через эксплойт EternalBlue (CVE-2017-0144), собрал более 1 млн жертв по всему миру. Долгое время его принимали за обычный майнер Monero; всесторонний анализ показал, что это сложная программа с многофункциональным фреймворком, совместимая и с Windows, и с Linux.

Встроенный облегченный вариант Tor-клиента обеспечивает связь с C2-сервером, поднятым в анонимной сети. В цепочке заражения Windows большую роль играет системный процесс wininit.exe; основной пейлоад и плагины закачиваются с Bitbucket, GitLab и GitHub.

 

Проведенный в Kaspersky анализ также выявил большое сходство с вредоносной программой StraitBizzare (SBZ), которую некогда использовала Equation Group. Шпионские функции StripedFly включают следующие возможности:

  • сбор и отправку на C2 подробной информации о зараженной системе;
  • обеспечение удаленного доступа;
  • сканирование с целью кражи хранимых ПДн и учётных данных, в том числе к SSH, из браузеров и популярных клиентских программ (каждые два часа);
  • скриншоты;
  • запись с микрофона.

Модуль-майнер работает как отдельный процесс, маскируясь под Google Chrome. Одна из ранних версий StripedFly использовала базовый код шифровальщика ThunderCrypt и была поразительно схожа с ним по набору функций и модулей. Более того, оба зловреда получали команды с одного и того же сервера в сети Tor.

«Количество усилий, которые были приложены для создания этого фреймворка, поистине впечатляют, — отметил эксперт Kaspersky Сергей Ложкин. — Основная сложность для специалистов в области кибербезопасности заключается в том, что злоумышленники постоянно адаптируются к меняющимся условиям. Поэтому нам, исследователям, важно объединять усилия по выявлению сложных киберугроз, а клиентам — не забывать о комплексной защите от кибератак».

Mozilla закрыла 423 уязвимости в Firefox, найденные с помощью ИИ

Mozilla рассказала о результатах нового ИИ-подхода к поиску уязвимостей в Firefox. С помощью продвинутых моделей, включая Claude Mythos Preview и Claude Opus, разработчики нашли и уже исправили 423 скрытые проблемы в безопасности.

Главное отличие от ранних ИИ-аудитов в том, что система не просто генерировала подозрительные отчёты, а встраивалась в существующую фаззинг-инфраструктуру Firefox.

ИИ запускался в нескольких виртуальных машинах, проверял гипотезы, отсекал невоспроизводимые находки и создавал демонстрационный эксплойт (proof-of-concept) для реальных багов.

В итоге модели смогли найти ошибки, которые годами проходили мимо традиционных инструментов. Среди примеров есть 15-летняя проблема в HTML-элементе legend, 20-летняя уязвимость в XSLT, а также баги в обработке HTML-таблиц, WebAssembly, IndexedDB, WebTransport и HTTPS.

 

Часть находок была серьёзной: Use-After-Free, повреждение памяти, состояние гонки (race condition) через IPC и обходы песочницы для сторонних библиотек. То есть ИИ искал не только простые сбои, а довольно сложные цепочки, где нужно понимать устройство браузерного движка.

При этом Mozilla отмечает и обратную сторону: модели не смогли обойти некоторые уже внедрённые защитные механизмы Firefox. Например, архитектурные изменения с заморозкой прототипов по умолчанию помогли отбить попытки атак.

Закрытие такого объёма багов потребовало участия более 100 разработчиков и ревьюеров. Патчи вошли в недавние обновления Firefox, включая версии 149.0.2, 150.0.1 и 150.0.2.

Теперь Mozilla планирует встроить ИИ-анализ прямо в систему непрерывной интеграции. Идея в том, чтобы проверять не только существующий код, но и новые патчи ещё до их попадания в релиз.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru