Фреймворк Sliver в пакетах PyPI используется в атаках на macOS-устройства

Фреймворк Sliver в пакетах PyPI используется в атаках на macOS-устройства

Фреймворк Sliver в пакетах PyPI используется в атаках на macOS-устройства

С помощью нового пакета, имитирующего популярную библиотеку Requests в каталоге Python (PyPI), злоумышленники атакуют устройства на macOS, используя фреймворк Sliver C2 для получения первоначального доступа к корпоративным сетям.

Специалисты Phylum обнаружили кампанию, включающую в себя несколько этапов и уровней обфускации, в том числе использование стеганографии в файле изображения PNG для скрытой установки полезной нагрузки Sliver.

По предварительной информации, вредоносный пакет был удален из PyPI. Но сам факт его обнаружения доказывает, что Sliver всё чаще используется злоумышленниками для удаленного доступа к корпоративным сетям.

Sliver является кросс-платформенным (Windows, macOS, Linux) набором инструментов на языке Go с открытым исходным кодом, предназначенным для работы «красных команд», имитирующих действия противника при тестировании защитных систем.

Sliver обладает рядом преимуществ: генерация пользовательских имплантов, возможности управления с сервера (C2), инструменты-скрипты для постэксплуатации и богатые возможности эмуляции атак.

Именно поэтому начиная с 2022 года хакеры стали все чаще использовать данный имплант как альтернативу коммерческому фреймворку для пентеста — Cobalt Strike, который, в отличие от Sliver, стало легче обнаруживать и блокировать.

Специалисты из SentinelOne также стали замечать, что целью Sliver становятся устройства на macOS. Они обнаружили имплант, установленный в поддельном приложении VPN.

Спустя год стало понятно, что внедрение Sliver хакерами неуклонно растет, когда фреймворк был замечен в BYOVD-атаках и операциях с программами-вымогателями.

В феврале 2024 года специалисты по кибербезопасности CISA и ФБР подтвердили растущий статус Sliver как одного из распространенных имплантов, используемых хакерами для взлома сетей.

В кампании, замеченной Phylum, атака начинается с вредоносного пакета Python для macOS под названием «requests-darwin-lite», который представляется как полноценный форк популярной библиотеки Requests.

Размещенный на PyPI пакет содержит бинарник Sliver в файле изображения PNG размером 17 МБ с логотипом Requests.

Во время установки на macOS класс PyInstall выполняет декодирование base64-кодированной строки для запуска команды (ioreg), которая извлекает UUID (универсальный уникальный идентификатор) системы. Он проверяет, что пакет устанавливается на реальную цель, сравнивая с заранее определенным UUID.

Вредоносный файл setup.py

Источник: Phylum

 

Если UUID совпадает, двоичный файл Go внутри PNG-файла считывается и извлекается из определенного смещения в файле.

Двоичный файл Sliver записывается в локальный файл, но уже с измененными правами доступа к файлу для того, чтобы сделать его исполняемым, и в конечном счете запускается в фоновом режиме.

Сразу после сообщения Phylum команде PyPI о requests-darwin-lite, пакет был изъят из доступа. К вредоносным версиям относились 2.27.1 и 2.27.2.

По мнению экспертов Phylum, данная кампания была целенаправленной, учитывая проверку UUID. Возможно, именно поэтому злоумышленники вернули пакет в безвредное состояние, чтобы не привлекать внимания.

В прошлом месяце исследователи обнаружили новую широкомасштабную вредоносную кампанию под названием SteganoAmor. Злоумышленники скрывали вредоносный код внутри изображений с помощью стеганографии с целью доставки различных вредоносных инструментов на целевые системы. 

Хакеры совершили более 320 атак, направленных на различные отрасли и страны.

ИИ научился клепать клоны Android-приложений почти за копейки

Нейросети могут за несколько минут изменить Android-приложение, пересобрать его и сохранить работоспособность. Причём цена такой операции начинается с 88 копеек, выяснили специалисты Positive Technologies. Эксперимент провели на 90 приложениях разных категорий.

Вредоносный код исследователи не добавляли: они вносили нейтральное изменение и проверяли, продолжит ли программа работать после вмешательства.

Результат получился неприятный. Закрытые коммерческие модели успешно справились с задачей в 84% попыток, модели с открытыми весами — в 61%. В среднем нейросети требовалось 14 итераций и от пяти с половиной до девяти минут.

 

Стоимость одного успешного результата составила от 0,88 до 40,89 рубля. То есть за несколько тысяч рублей потенциальный злоумышленник может попробовать модифицировать сотню популярных приложений.

На практике вместо безобидной правки в APK можно встроить перехват данных, изменить поведение программы или добавить связь с внешним сервером. Затем поддельную сборку легко выдать за оригинал, улучшенную версию или приложение, которое якобы недоступно в официальном магазине.

 

Распространять такие клоны могут через сторонние каталоги, сайты, мессенджеры и тематические сообщества. Особенно уязвимы пользователи, которые привыкли скачивать APK где придётся.

В Positive Technologies отмечают, что ИИ не изобрёл новый вид атаки, но заметно снизил порог входа. То, что раньше требовало времени и навыков реверс-инжиниринга, теперь можно частично поручить нейросети.

Разработчикам советуют защищать код от анализа и изменения, отслеживать появление неофициальных сборок и закладывать безопасность ещё на этапе разработки. Иначе клон приложения может появиться быстрее, чем команда успеет выпустить очередной патч.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru