Жертвами APT-группы Hellhounds стали как минимум 20 российских организаций

Жертвами APT-группы Hellhounds стали как минимум 20 российских организаций

Жертвами APT-группы Hellhounds стали как минимум 20 российских организаций

Кибергруппа, которую в Positive Technologies условно назвали Hellhounds, проводит целевые атаки только на территории РФ и уже собрала как минимум 20 жертв. Используемый ею RAT-троян Decoy Dog был недавно обновлен и стал еще более скрытным.

Проведенное в ИБ-компании исследование показало, что Hellhounds больше всего интересуют госсектор, ИТ, а также космическая и энергетическая отрасли. Злоумышленники тратят большие усилия на сокрытие своей активности в сетях жертв; примечательно, что один из задействованных в атаках C2-доменов именовался maxpatrol[.]net ( был замаскирован под ресурс PT, разработчика продуктов линейки MaxPatrol).

Конечная цель данной APT-группы пока неясна, хотя эксперты зафиксировали один факт уничтожения ИТ-инфраструктуры, приостановившего деятельность компании-жертвы. Успеху атак Hellhounds в большой мере способствует отсутствие дополнительных средств мониторинга и антивирусов на Linux-серверах мишеней.

 

При разборе одной из недавних атак Hellhounds аналитики обнаружили новый вариант трояна Decoy Dog — модификации Pupy, инструмента удаленного администрирования и постоэксплуатации, совместимого с Windows и Linux.

Вредонос и его загрузчик скрывались в исполняемом файле /usr/bin/dcrond весом 9 Кбайт, защищенном с помощью модификации упаковщика UPX (на момент расследования ее детектировал лишь один антивирус из коллекции VirusTotal). В отличие от обычного UPX эта вариация распаковывает не исполняемый файл, а написанный на ассемблере шеллкод, использующий системные вызовы Linux.

Загрузчик Decoy Dog при работе обычно маскируется под легитимный сервис (cron, irqbalance) или библиотеку lib7.so. После запуска он сначала ищет признаки запуска под отладчиком, а затем считывает идентификаторы зараженного хоста и на их основе создает ключ для расшифровки конфигурации и основной нагрузки (CLEFIA 128-бит).

Подвергнутый анализу образец Decoy Dog имел ряд существенных отличий от Pupy RAT:

  • код клиента переписан под Python 3.8, количество модулей сократилось;
  • добавлены новые функции, связанные с внедрением кода в ВМ Java;
  • добавлена функция телеметрии (отправляет данные на аккаунт @lahat в соцсеть mindly.social через API);
  • добавлены новые транспорты, изменена криптосистема (ECPV и RC4 вместо RSA и AES);
  • реализована возможность загрузки динамического конфигурационного файла (обновления) с сохранением в зашифрованном виде на диске (AES-CTR и brainpoolP384r1);
  • добавлен новый канал связи (локальное соединение с помощью IP-адреса и порта или файлового сокета);
  • встроен DGA-генератор для организации C2-связи (в качестве резервного способа).

 

«Decoy Dog — интересный и сложный троян, а новая модификация сделала его почти невидимкой, — отметил Денис Кувшинов, руководитель отдела исследования ИБ-угроз экспертного центра PT. — Он хорошо скрывает себя в потоке данных, мимикрируя под легитимный трафик, собирает интересные APT-группировке данные и выгружает их в малоизвестную социальную сеть на основе открытого движка Mastodon».

Точка Банк запустил ИИ-проверку сайтов и соцсетей бизнеса на скрытые схемы

Точка Банк представил на Уральском форуме «Кибербезопасность в финансах» собственный сервис ИИ-мониторинга для проверки сайтов и соцсетей бизнеса. Сервис встроен в процессы банка и автоматически анализирует онлайн-площадки клиентов перед подключением интернет-эквайринга. Проверка проводится не один раз — мониторинг продолжается и дальше на регулярной основе.

Главная особенность решения — оно оценивает не только сайты, но и страницы в соцсетях. Сейчас система уже умеет проверять магазины во «ВКонтакте», в перспективе планируется добавить мониторинг телеграм-каналов юридических лиц.

ИИ-мониторинг проверяет несколько вещей. Во-первых, наличие вредоносного кода — например, если на сайте размещён скрипт, который может перехватывать данные банковских карт или доступ к интернет-банку.

Во-вторых, анализируется содержание площадки: большие языковые модели оценивают тексты и ищут признаки скрытой или запрещённой деятельности. В-третьих, система отслеживает продажу запрещённых товаров и услуг — например, если под видом одной продукции фактически рекламируется другая.

В банке подчёркивают, что результаты автоматической проверки не являются окончательными: все подозрительные случаи передаются специалисту для дополнительного анализа, и решение принимается уже с учётом полной картины.

По словам Андрея Румянцева, лидера направления машинного обучения в Точка Банке, сервис настроен именно под задачи проверки бизнес-площадок и обучен на большом массиве сайтов юридических лиц.

Технология, по его словам, должна помочь банку снижать риски работы с недобросовестными компаниями, а предпринимателям — вовремя замечать проблемы на своих онлайн-ресурсах.

Фактически речь идёт о ещё одном уровне проверки цифрового присутствия бизнеса — с упором не только на техническую безопасность, но и на содержание.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru