Взломанные приложения для macOS заносят бэкдор из DNS-записей

Взломанные приложения для macOS заносят бэкдор из DNS-записей

Взломанные приложения для macOS заносят бэкдор из DNS-записей

Злоумышленники используют незаметный способ доставки трояна для macOS на компьютеры пользователей: вредоносные скрипты прячутся в DNS-записях. О новой кампании рассказали эксперты «Лаборатории Касперского».

Как отметили специалисты, киберпреступники атакуют macOS Ventura и более поздние версии ОС. В качестве приманки используются взломанные приложения, перепакованные в PKG — именно в них содержится троян.

Пользователи думают, что скачали пиратский софт и выполняют инструкцию по его установке. Условный активатор приложения злоумышленники предлагают положить в директорию «Программы».

После размещения и запуска «активатора» появляется окно, в котором надо ввести пароль администратора компьютера:

 

Получив требуемые права, зловред запускает исполняемый файл Mach-O с функцией AuthorizationExecuteWithPrivileges, а затем проверяет наличие Python 3 в системе (если его нет, троян инсталлирует пакет).

Далее инфостилер связывается с командным сервером (C2), висящим по адресу apple-health[.]org, и достаёт оттуда зашифрованный base64 Python-скрипт. Последний может выполнять команды на компьютере жертвы.

В Kaspersky указали на интересный метод связи с C2: операторы macOS-трояна задействуют слова из двух жёстко заданных в коде списков и случайную последовательность из пяти букв.

«С этим URL вредонос отправляет запрос DNS-серверу и пытается получить TXT-запись для домена», — объясняют исследователи.

Благодаря этому способу злоумышленникам удаётся прятать вредоносную активность внутри трафика и скачивать пейлоад в виде Python-скрипта, замаскированного под TXT-записи. Другими словами, это выглядит как безопасный запрос.

 

Изначальный скрип выступает в качестве загрузчика другого Python-скрипта, открывающего для злоумышленника доступ к целевому компьютеру. Он собирает информацию о системе: версию ОС, список каталогов, установленные программы, тип процессора и внешний IP-адрес.

Вредонос также модифицирует /Library/LaunchAgents/launched.<uuid>.plist, чтобы запускаться после перезагрузок. «Лаборатория Касперского» подчёркивает признаки постоянной работы над функциональностью бэкдора.

Сигналы Wi-Fi позволяют определять активность человека за стеной

В конце февраля в топы GitHub Trending неожиданно вырвался проект с открытым исходным кодом RuView, который раньше был известен как Wi-Fi DensePose. На первый взгляд это ещё один эксперимент на стыке ИИ и граничных вычислений, но на деле история куда интереснее и тревожнее.

RuView показывает, что обычные сигналы Wi-Fi можно использовать не только для связи, но и буквально для «чтения» происходящего в помещении.

Система умеет отслеживать движения человека, оценивать позу тела и даже фиксировать дыхание и сердечный ритм, причём без камер, без интернета и, как утверждают разработчики, даже через стены.

С технической точки зрения проект опирается на анализ Channel State Information (CSI) — данных о том, как радиоволны рассеиваются, отражаются и меняются при взаимодействии с телом человека. В отличие от примитивных метрик уровня сигнала, CSI даёт куда более детальную картину: учитываются амплитуда и фаза сигнала по множеству поднесущих. Именно это и позволяет системе замечать микроскопические изменения, возникающие, когда человек двигается, сидит, спит или просто дышит.

По данным Ruvnet, RuView построен на базе академических исследований специалистов Университета Карнеги — Меллона. Для работы системе достаточно сети из 4-6 недорогих узлов на ESP32-S3, а общий бюджет такого комплекта может составлять примерно 54 доллара. Эти сенсоры формируют радиочастотную модель помещения, а ИИ затем анализирует, как человеческое тело меняет картину распространения сигнала.

 

Разработчики заявляют, что платформа обрабатывает данные с частотой до 54 тысяч кадров в секунду благодаря оптимизированной кодовой базе на Rust. Поверх этого работает нейросеть, которая переводит изменения поля Wi-Fi в 17 ключевых точек тела — от головы и локтей до коленей и бёдер. Кроме позы, система, как утверждается, может отслеживать дыхание в диапазоне 6-30 вдохов в минуту и пульс в диапазоне 40-120 ударов в минуту.

На бумаге всё это выглядит как красивая технология для спасателей, медицины и ухода за пожилыми. И действительно, сценарии звучат гуманно: мониторинг состояния человека без камер, поиск людей в задымлённых помещениях, наблюдение за пациентами без носимых датчиков. Но у технологии есть и другая сторона, куда менее комфортная.

Эксперты по кибербезопасности уже предупреждают, что RuView открывает новую категорию рисков: скрытое физическое наблюдение, которое почти невозможно заметить. Сигналы Wi-Fi проходят через мебель, стены и перекрытия, а значит, теоретически злоумышленник может разместить недорогие модули рядом со зданием и анализировать происходящее внутри. В отличие от камер, такой способ не зависит от освещения, дыма или прямой видимости. А поскольку работа идёт на физическом уровне радиосигнала, шифрование вроде WPA3 здесь не помогает.

Отдельная проблема в том, что такая схема практически не оставляет привычных сетевых следов. Если устройство пассивно анализирует радиосреду, администраторам сложно обнаружить его стандартными средствами мониторинга. На этом фоне возникают и юридические вопросы: например, как регулировать технологию, которая не собирает изображения или прямые идентификаторы, но всё равно позволяет следить за человеком в реальном пространстве.

Среди возможных защитных мер специалисты называют рандомизацию CSI на стороне роутеров, хотя пока это скорее исследовательское направление. Более надёжным вариантом считается физическое RF-экранирование: металлические сетки, экранирующие материалы или специальные покрытия для помещений с повышенными требованиями к безопасности.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru