Вредонос LummaC2 использует тригонометрию для детектирования песочниц

Вредонос LummaC2 использует тригонометрию для детектирования песочниц

Вредонос LummaC2 использует тригонометрию для детектирования песочниц

Вредоносная программа LummaC2 (она же Lumma Stealer), ворующая данные пользователей, обзавелась новыми интересными функциями: для ухода от песочницы и извлечения конфиденциальной информации из хоста зловред использует тригонометрию.

Как отмечают исследователи из Outpost24, описанный метод помогает операторам заморозить активацию вредоноса до обнаружения активности мыши.

LummaC2, написанная на C, продается на форумах для киберпреступников с декабря 2022 года. Авторы трояна периодически расширяют его функциональные возможности. Особое внимание разработчики уделяют методам антианализа.

Текущая версия LummaC2, получившая номер v4.0, требует от операторов использования криптора в качестве дополнительной меры сокрытия. Это помогает бороться с утечкой кода вредоноса.

Кроме того, новый семпл продемонстрировал использование тригонометрии для обнаружения действия человека на атакованном хосте.

«Новая техника, которую задействует вредонос, полагается на позиции курсора мыши, которые вычисляются за короткий промежуток времени — это помогает выявить активность человека. Благодаря такому подходу зловред не активирует свои функции при работе в среде для анализа, которая, как правило, не очень реалистично эмулирует движения мышью», — объясняют специалисты.

Для этого LummaC2 берет интервал в 300 миллисекунд и проверяет с такой периодичностью позицию курсора. Этот процесс будет повторяться до момента, пока пять последовательных позиций курсора (P0, P1, P2, P3 и P4) не будут отличаться.

 

Положения курсора зловред рассматривает в качестве векторов, вычисляя угол, который получается между двумя последовательными векторами (P01-P12, P12-P23 и P23-P34).

 

«Если все высчитанные углы ниже 45 градусов, LummaC2 v4.0 убеждается в том, что мышью двигает человек. После этого активируются вредоносные функции», — подытоживают эксперты.

57% компаний не знают свою инфраструктуру, поэтому дольше расследуют атаки

Российские ИБ-команды по-прежнему вынуждены больше тушить пожары, чем предотвращать их. К такому выводу пришли аналитики компании «Гарда», изучив практики реагирования на киберинциденты в российских организациях. Главная проблема оказалась вполне ожидаемой — расследование инцидентов.

Для 33% компаний именно анализ логов и поиск индикаторов компрометации остаются самым трудоемким этапом реагирования. А в организациях с численностью свыше 5000 сотрудников этот показатель достигает 42%.

При этом далеко не все компании вообще знают, что происходит в собственной инфраструктуре. Исследование показало, что 57% организаций не проводят полную инвентаризацию и классификацию ИТ-активов. Из-за этого расследования затягиваются, а поиск источника атаки превращается в настоящий квест.

Еще одна хроническая болезнь отрасли — нехватка кадров. Более половины участников исследования признались, что специалистов по информационной безопасности попросту не хватает. Особенно остро проблема ощущается в компаниях с численностью от 250 до 1000 сотрудников, где на кадровый дефицит указали 70% респондентов.

С автоматизацией тоже все непросто. Хотя 52% компаний уже используют SIEM-системы, специализированные инструменты активного реагирования — XDR, SOAR, EDR и NDR — внедрены значительно реже. В результате многие процессы по-прежнему выполняются вручную.

Чаще всего автоматизируют самые очевидные действия: блокировку IP-адресов и доменов (49%), отключение учетных записей (46%) и изоляцию зараженных устройств (35%).

Еще один любопытный вывод исследования — главными источниками головной боли остаются вовсе не сложные APT-группировки, а старые добрые фишинг и компрометация учетных записей. Человеческий фактор по-прежнему остается любимой точкой входа злоумышленников.

По словам руководителя продуктового направления «Гарды» Станислава Грибанова, по мере роста инфраструктуры расследовать атаки становится все сложнее. Поэтому рынок постепенно смещается в сторону поведенческого анализа, машинного обучения и автоматической приоритизации событий — технологий, которые позволяют быстрее находить действительно опасные инциденты и освобождать аналитиков от рутинной работы.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru