Операторы троянов вновь используют XLL, ломая аккаунты для обхода защиты

Операторы троянов вновь используют XLL, ломая аккаунты для обхода защиты

Операторы троянов вновь используют XLL, ломая аккаунты для обхода защиты

Последние месяцы команда HP Wolf Security фиксирует рост активности троянов, раздаваемых в файлах XLL. Чтобы обойти блокировку таких загрузок, введенную Microsoft, злоумышленники отправляют свои письма со скомпрометированных аккаунтов.

В III квартале 2023 года 80% вредоносов, по данным (PDF) HP Wolf, распространялись с использованием имейл. Для их доставки вновь начали использоваться файлы плагина Excel с поддержкой макросов (.xlam); такие угрозы в списке расширений, популярных у киберкриминала, поднялись на 7-ю строчку — с 46-й, которую они заняли по итогам II квартала.

Одна из таких имейл-кампаний была выявлена в июле; она была нацелена на засев RAT-трояна Parallax. Поддельные письма отправлялись с реальных, но взломанных аккаунтов, что позволяло обойти репутационные фильтры и дефолтную блокировку недоверенных XLL, введенную Microsoft.

Вредоносные вложения были замаскированы под скан инвойса. При открытии файла Excel автоматом запускает функцию xlAutoOpen; в данном случае это влечет отработку вредоносного кода.

Последний сначала для отвода глаз загружает различные системные библиотеки и обеспечивает выполнение их функций, чтобы затруднить статический анализ. После этого запускаются два потока (XLL поддерживает многопоточность).

Первый создает в C:\ProgramData папку с именем GUID и записывает в нее файл lum.exe. В реестре создается новый ключ, после этого вредоносный lum.exe запускается на исполнение.

Второй поток призван усилить иллюзию легитимности. Он записывает на диск маскировочный файл-инвойс (на самом деле это шаблон, снятый с легитимного сайта) и открывает его в Excel, используя ShellExecuteW.

 

Распаковка зловреда происходит в памяти, загрузка осуществляется по методу process hollowing. Чтобы обеспечить себе постоянное присутствие в системе, троян прописывается на автозапуск.

Основным назначением Parallax RAT является обеспечение удаленного доступа к зараженной системе. Он также умеет воровать учетные данные, загружать файлы и выгружать данные на внешний сервер.

Злоумышленники и ранее использовали XLL для доставки зловредов — например, операторы Dridex, Agent Tesla, инфостилеров Formbook, RedLine и Raccoon. В начале года Microsoft по умолчанию включила блокировку XLL-загрузок из недоверенных источников, чтобы исключить злоупотребления, и вектор утратил популярность в криминальных кругах — как оказалось, всего на полгода.

В России разработали способ удалить свой биометрический след

В ИТ-компании «Криптонит» (входит в «ИКС Холдинг») разработали метод, который позволяет выборочно удалять цифровые образы людей из систем распознавания лиц. Если совсем просто, речь идёт о технологии, которая должна помочь реализовать право человека отозвать согласие на обработку своей биометрии — так, чтобы система действительно перестала его узнавать.

Проблема тут в том, что современные системы распознавания лиц устроены не так прямолинейно, как может показаться.

Даже если сведения о человеке формально удалили из базы, его цифровой образ может всё равно остаться внутри уже обученной модели. То есть на бумаге данные вроде бы стерли, а на практике алгоритм всё ещё способен узнать этого человека.

Именно это и делает тему особенно чувствительной. С биометрией всё сложнее, чем с обычными персональными данными: пароль можно поменять, а лицо — нет. Если такие данные утекают, риски уже совсем другого уровня, потому что украденные цифровые слепки можно использовать для создания поддельных образов и обхода биометрической аутентификации.

 

В «Криптоните» утверждают, что их метод решает задачу не маскировкой и не косметическим удалением, а на уровне внутренней логики самой модели. Проще говоря, алгоритм перестаёт использовать сведения о конкретном человеке и больше не может его распознавать, при этом способность узнавать остальных людей сохраняется.

По словам разработчиков, на тестовых наборах данных технология показала заметное снижение эффективности распознавания именно тех лиц, которые нужно «забыть», — до 88%. При этом общая точность системы, как утверждается, осталась на прежнем уровне.

Практическое применение у такого подхода вполне очевидное. В первую очередь это системы видеонаблюдения с распознаванием лиц, СКУД и корпоративная безопасность. Например, технология может пригодиться для удаления биометрических данных уволенных сотрудников, когда компания обязана прекратить их обработку, но не хочет при этом заново переобучать всю систему с нуля.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru