APT-группа Gamaredon начала использовать в атаках USB-червя

APT-группа Gamaredon начала использовать в атаках USB-червя

APT-группа Gamaredon начала использовать в атаках USB-червя

В недавних атаках Gamaredon засветился новый USB-червь, облегчающий сбор информации и шпионаж. В Check Point зловреда нарекли LitterDrifter и предупреждают, что он способен обеспечить максимальный охват целей в выбранном регионе.

APT-группа Gamaredon, она же Aqua Blizzard, Iron Tilden, Primitive Bear, Shuckworm и Winterflounder, известна ИБ-сообществу с 2014 года. Ее киберкампании отличаются масштабностью, а техники и тактики зачастую нестандартны.

Проведенный в Check Point анализ показал, что LitterDrifter незамысловат и состоит из двух основных компонентов: один отвечает за самораспространение через USB-накопители (модуль-спредер), другой — за связь с C2-сервером.

Код вредоноса сильно обфусцирован; на диск он записывается (а папку «Избранное») как скрытый файл trash.dll, хотя на самом деле это VBS-сценарий. Для маскировки создается ярлык (файл LNK с вводящим в заблуждение именем — например, twitter_password.rtf).

Основным назначением VBS-скрипта являются расшифровка и запуск спредера и C2-модуля, а также закрепление в системе (путем создания запланированных заданий и записей в системном реестре).

Подход к организации связи с центром управления LitterDrifter оказался необычным. Вначале соответствующий модуль проверяет папку %TEMP% на наличие файла конфигурации C2 (имя жестко прописано в коде). Это еще и проверка факта заражения.

Обнаружив нужный файл, вредонос продолжает выполняться как запланированная задача. Если конфигурационного файла нет, скрипт генерирует произвольный поддомен для вшитого в код домена и отправляет запрос WMI:

select * from win32_pingstatus where address='Write<random_2_digit_number>.ozaharso.ru’

Из ответа сервера извлекается IP-адрес и сохраняется в новом конфигурационном файле. На его основе создается URL следующего формата:

http://<cncIP>/jaw<random_2_digit_number>/index.html=?<random_2_digit_number>

Для C2-коммуникаций используется кастомный User-Agent с информацией о зараженной машине (имя компьютера и серийный номер системного диска в шестнадцатеричном формате). В ответ LitterDrifter может получить пейлоад (в ходе исследования загрузок почти не происходило).

Зловред также вооружен счетчиком отказов C2. Если его выставить на «2», скрипт перейдет на резервный канал связи — Telegram.

Обнаруженные в рамках данной кампании IP-адреса в среднем активны в течение 28 часов, однако те, что работают как C2, меняются несколько раз в сутки. Все используемые вредоносом домены привязаны к TLD-зоне RU и зарегистрированы через REGRU-RU.

Согласно VirusTotal, атаки с применением LitterDrifter наиболее часты на Украине. Образцы для проверки также поступали из США, Вьетнама, Чили, Польши, Германии и Гонконга.

 

По данным Mandian, в первой половине 2023 года число атак, использующих зараженные флешки для кражи данных, возросло в три раза. Вместе с тем вредоносы, распространяемые через USB-устройства, довольно редки и обычно применяются точечно — например, против АСУ ТП с целью саботажа. В этом году таким самоходным зловредом обзавелась также китайская APT-группа Zirconium (APT31).

64% ИИ-приложений для iPhone оказались с дырой в защите

Исследователи из Wake Forest University обнаружили масштабную проблему в экосистеме iOS-приложений с искусственным интеллектом. Анализ показал, что сотни программ фактически оставляют открытыми ключи доступа к нейросетям и серверным компонентам, что позволяет злоумышленникам использовать их инфраструктуру в своих целях.

Для исследования специалисты разработали инструмент LLMKeyLens, который анализирует сетевой трафик приложений и выявляет утечки учетных данных, используемых для работы с OpenAI, Gemini, DeepSeek, Mistral и другими ИИ-сервисами.

Из более чем 38 тысяч приложений App Store исследователи отобрали 444 программы с подтверждёнными функциями на базе больших языковых моделей. Результаты оказались неприятными: у 282 приложений, или 64% выборки, были обнаружены утечки ключей доступа или других механизмов подключения к ИИ-сервисам.

 

Причем в 146 случаях проблема позволяла напрямую использовать чужие ресурсы. Некоторые приложения передавали API-ключи OpenAI и других провайдеров в открытом виде прямо в сетевых запросах. Другие скрывали ключи на сервере, но оставляли открытыми прокси-серверы, через которые любой желающий мог отправлять запросы к нейросетям.

Особенно часто проблемы встречались в приложениях для продуктивности, обучения, развлечений, здоровья и образа жизни. Лидером по доле уязвимых программ стала категория Health & Fitness.

Исследователи также обнаружили крайне небрежное отношение к защите токенов доступа. В некоторых случаях JWT-токены действовали годами, а отдельные системы выдавали их со сроком действия до 100 лет. Более того, некоторые серверы принимали даже просроченные токены.

После обнаружения проблем разработчиков всех 282 приложений уведомили об уязвимостях. Через 90 дней специалисты провели повторную проверку. Патчи выпустили только 78 приложений — это около 28% от числа уязвимых программ. Еще 66 приложений остались доступными для эксплуатации даже после уведомления.

Авторы исследования считают, что причина проблемы проста: многие разработчики стремятся максимально быстро интегрировать ИИ-функции и уделяют недостаточно внимания защите инфраструктуры.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru