Новый Nim-бэкдор проникает в системы через документы Microsoft Word

Новый Nim-бэкдор проникает в системы через документы Microsoft Word

Новый Nim-бэкдор проникает в системы через документы Microsoft Word

В новой фишинговой кампании киберпреступники используют документы Microsoft Word в качестве приманки, чтобы в конечном счёте загрузить на устройство жертвы новый бэкдор, написанный на языке Nim.

Об активности операторов вредоноса сообщили исследователи из Netskope Ганашьям Сатпати и Ян Майкл Алькантара. В отчёте специалисты отмечают следующее:

«Зловред написан на нетипичном языке программирования, что ощутимо затрудняет работу аналитиков и безопасников, поскольку многие из них пока не сильно знакомы с Nim».

Ещё совсем недавно Nim-вредоносы были большой редкостью на ландшафте киберугроз, однако за последние годы можно наблюдать рост интереса вирусописателей к экзотическим языкам.

Например, взять загрузчики NimzaLoader, Nimbda и IceXLoader, а также семейства программ-вымогателей Dark Power и Kanti. Эти зловреды являются отличным примером того, что киберпреступники уделяют всё больше внимания нетипичным языка программирования.

Что касается кампании, которой заинтересовались в Netskope, злоумышленники начинают её с фишинговых писем, к которым прикреплён документ Word. При открытии этого файла пользователя просят включить макросы, с помощью которых в систему и просачивается Nim-вредонос.

 

После запуска бэкдор перебирает список запущенных процессов, пытаясь найти инструменты анализа. Если ему это удаётся, программа сразу завершает собственный процесс.

Если же «всё чисто», зловред устанавливает соединение с удалённым сервером и ждёт инструкций. Исследователи нашли следующие адреса C2:

  • mail[.]mofa[.]govnp[.]org
  • nitc[.]govnp[.]org
  • mx1[.]nepal[.]govnp[.]org
  • dns[.]govnp[.]org

WMX представила систему защиты сайтов от «умных ботов»

Российская компания WMX (ООО «Вебмониторэкс») представила новое решение для защиты веб-ресурсов от автоматизированных атак — WMX SmartBot Protection. Продукт рассчитан не только на массовый бот-трафик, но и на более сложных ботов, которые умеют имитировать поведение обычных пользователей.

Проблема здесь вполне прикладная. Значительная часть интернет-трафика сегодня создаётся не людьми, а автоматизированными скриптами.

Такие боты могут собирать данные с сайтов, перебирать пароли, создавать фейковые аккаунты, искать уязвимости и в целом мешать нормальной работе онлайн-сервисов. Особенно чувствительны к этому интернет-магазины, финансовые сервисы, агрегаторы, доски объявлений, медиаплатформы и стриминговые площадки.

При этом боты становятся всё менее примитивными. Если раньше их можно было сравнительно легко отсечь по шаблонному поведению, то теперь они нередко умеют маскироваться под живого пользователя: заходят через браузер, имитируют движение мыши и даже проходят простые CAPTCHA. Из-за этого стандартных фильтров уже часто недостаточно.

В WMX говорят, что их система использует несколько уровней проверки. Сначала трафик фильтруется по базовым признакам — например, по IP-адресам и User-Agent. Если этого недостаточно, дальше подключается анализ браузерного окружения: параметров экрана, шрифтов, а также особенностей canvas и WebGL, которые могут указывать на эмуляторы или headless-браузеры.

Следующий этап — поведенческий анализ. Система смотрит, как именно ведёт себя пользователь: есть ли движения мыши, насколько быстро заполняются формы и не выглядят ли действия слишком механическими. После этого подключаются эвристики, которые оценивают уже не отдельные признаки, а их сочетание. Например, если кто-то кликает строго по центру кнопок через одинаковые интервалы времени, это может выглядеть подозрительно, даже если по отдельности такие действия не кажутся аномальными.

При необходимости могут использоваться и дополнительные проверки, включая CAPTCHA.

Новое решение работает в связке с WMX ПроWAF, веб-экраном компании. Логика здесь довольно понятная: антибот-система должна отсеивать автоматизированный трафик, а WAF — уже защищать приложение от попыток эксплуатации уязвимостей вроде SQL-инъекций, XSS или RCE. Заодно это снижает нагрузку на инфраструктуру, потому что до основного контура доходит уже более «чистый» трафик.

В компании также сообщили, что в будущих версиях собираются добавить систему скоринга угроз и механизмы, связанные с ML, для автоматического формирования новых эвристик.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru