Вредонос PhantomDL приписывают группе PhantomCore

Вредонос PhantomDL приписывают группе PhantomCore

Вредонос PhantomDL приписывают группе PhantomCore

В марте этого года специалисты F.A.C.C.T. Threat Intelligence обнаружили ранее неизвестный вредоносный загрузчик PhantomDL (PhantomGoDownloader). После проведенного анализа был выявлен ряд связей, указывающих на причастность группы PhantomCore к данному вредоносу.

Кибергруппировка PhantomCore, действующая против организаций РФ с начала 2024 года, эксплуатирует уязвимость CVE-2023-38831, в которой вместо ZIP-архивов используются RAR-архивы.

Кибершпионы рассылают жертвам фишинговые письма, содержащие во вложении вредоносные архивы и пароли в тексте письма.

Исследователи F.A.C.C.T. Threat Intelligence обнаружили исполняемый файл на платформе VirusTotal с именем «Akt_priema_peredaci_plosadki_20240322103904_20240323105837.pdf .exe» и запароленный RAR-архив «Akt_priema_peredaci_plosadki_20240322103904_20240323105837.rar». Эксперты подобрали пароль для архива «11112222».

Как выяснилось, в архиве были обнаружены одноименные файлы (рис.1):

исполняемый файл, а также легитимный PDF-файл, который как раз и является документом-приманкой, содержащим информацию об акте приема-передачи строительной площадки на территории предприятия атомной отрасли РФ (рис. 2) 

Рис. 1 – содержимое архива «Akt_priema_peredaci_plosadki_20240322103904_20240323105837.rar»

 

Рис. 2 – содержимое документа-приманки «Akt_priema_peredaci_plosadki_20240322103904_20240323105837.pdf»

 

Хакеры эксплуатируют ту же вариацию уязвимости WinRAR, что и группировка PhantomCore, где вместо ZIP-архивов используются RAR-архивы.

Пользователи с версией WinRAR ниже  6.23 запустят исполняемый файл при открытии PDF-файла, так как они содержатся в одноименной директории архива. Если же версия WinRAR 6.23 и выше, тогда юзеры увидят легитимный PDF-файл.

Исполняемый файл-загрузчик был написан на языке Go, для обфускации которого, возможно, использовалась утилита garble.

Имя компьютера / домен жертвы загрузчик получает с помощью команды:

cmd.exe /c «echo %USERDOMAIN%».

Далее загрузчик делает HTTP POST-запрос к серверу hxxp://188.127.227[.]201/check и передает сгенерированный uuid и имя компьютера / домена жертвы. 

В ситуации, когда SYN-запросы отправляются не с российского IP-адреса, соединение будет разорвано (RST). 

Если от сервера приходит ответ 200 OK ненулевой длины, то загрузчик выполнит одну из двух команд:

  • install – включает в себя последовательность действий:
    • отправить запрос на сетевой адрес hxxp://188.127.227[.]201/start;
    • получить в ответ от сервера URL;
    • загрузить следующую стадию (нагрузку) с полученного URL, сохранить под указанным именем в каталог %APPDATA%\Microsoft\Windows, запустить нагрузку;
    • выполнить запрос после завершения на сетевой адрес hxxp://188.127.227[.]201/end.
  • bay – завершить работу.

Уже 26 марта на том же VirusTotal специалисты обнаружили еще один загруженный архив с паролем «11112222», в котором содержались следующие файлы:

  • «Информация по договору.pdf .exe» — загрузчик на Go с той же хэш-суммой, что и файл «Akt_priema_peredaci_plosadki_20240322103904_20240323105837.pdf .exe» (SHA-1: d6a7b11b0f71cb3ea14a4c89d2d742a90a05bf3c);
  • «Информация по договору.pdf» – легитимный PDF-файл, являющийся документом-приманкой, содержимое которого не соответствует его названию (рис. 3).

Рис. 3 – содержимое документа-приманки «Информация по договору.pdf»

 

Чуть позже в мае был обнаружен новый образец, который не имел обфускации классов и методов. Это помогло заполучить название проекта D:\github\phantomDL и присвоить этому зловреду имя PhantomDL.

Образец поддерживает всё те же команды: bay, install, но в качестве сервера управления (C2) используется другой IP-адрес: 91.219.151[.]47. В новом образце также были заменены названия страниц для отправки запросов на сервер. 

Эксперты F.A.C.C.T. Threat Intelligence провели анализ образцов и связали данную активность с киберпреступниками PhantomCore по следующим причинам:

  • В атаках с использованием загрузчика PhantomDL эксплуатируется уязвимость в RAR-архивах, что также присуще группировке PhantomCore.
  • Атаки нацелены на РФ, а именно на сферы, связанные с ВПК.
  • В документах-приманках содержатся схожие темы, где указаны акты по взаимным работам двух организаций.
  • Пересечения в именованиях файлов и паролей к архивам из разных атак.
  • Пересечения в именах классов и методов между трояном удаленного доступа PhantomRAT и загрузчиком PhantomDL.
  • Схожие названия для переменной, хранящей адрес управляющего сервера, в конфигурации:  у PhantomRAT — «PRIMARY_END_POINT», а у PhantomDL — «PrimaryIP».

Киберпреступники явно переходят из стадии тестирования к наступлению, все тщательнее развивая свой инструментарий. 

В России хотят поставить на учет учебные материалы для ИИ-моделей

Минцифры РФ готовит законопроект, обязывающий разработчиков раскрывать сведения о наборах данных, используемых для обучения ИИ-моделей. Инициатива пока обсуждается в профильных ведомствах и сообществах игроков рынка.

Как выяснили «Ведомости», создатели подобных решений должны будут указывать наименование набора для тренинга, дату его создания, формат, объем и происхождение. В перспективе возможно создание специализированного реестра для ИИ.

Предложение выдвинуто в рамках работы правительства над регулированием сферы ИИ. Пока лишь известно, что разрабатываемый закон определит критерии российского происхождения нейросетей, закрепит право на авторство, обязанности и ответственность разработчиков, а также введет маркировку ИИ-контента.

Параллельно российские власти работают над мерами противодействия использованию ИИ в противоправных целях. Предложено даже признать применение ИИ отягчающим обстоятельством при совершении преступлений.

Предложение Минцифры о раскрытии источников обучающих данных для больших языковых моделей пока не принято на рассмотрение. Опрошенные новостным изданием эксперты сомневаются, что иностранные вендоры вроде OpenAI, Microsoft, Google, Perplexity будут соблюдать это требование.

По идее, новая инициатива должна повысить доверие к ИИ, возможность независимой оценки качества таких решений и дисциплины работы с данными. В то же время нововведение, скорее всего, потребует создания специального реестра, который будет заполняться формально из-за увеличения нагрузки на разработчиков, заинтересованных в скорейшем выводе ИИ-решений на рынок.

В то же время эксперты отметили, что в условиях дефицита качественных и юридически чистых наборов данных для обучения ИИ раскрытие их происхождения будет способствовать формированию нового коммерческого рынка.

Использование данных, взятых из открытых источников и без ведома владельцев создает риски утечки конфиденциальной информации и порождает конфликт интересов в случаях нарушения авторских прав. Подобные ситуации вынуждают создателей ИИ-моделей более внимательно относиться к подбору учебных данных и в случае необходимости покупать права на контент либо заключать договоры на использование.

В настоящее время закона, регулирующего сферу ИИ, в России нет; в законодательстве даже отсутствуют нужные определения. Освоение таких технологий пока осуществляется в соответствии с утвержденной указом Президента стратегией развития ИИ до 2030 года.

По этой причине попытки госрегулирования пока носят декларативный или рекомендательный характер. Так, в конце прошлого года было выдвинуто предложение о создании технических стандартов по ИИ и продвижение их на международном уровне.

Минцифры также определилось с требованиями к ПАК для ИИ и собирается создать киберполигон для проверки безопасности ИИ-систем, предназначенных для использования на критически важных объектах.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru