Фишинговая кампания с бэкдорами Merlin и Loki выявлена в России

Фишинговая кампания с бэкдорами Merlin и Loki выявлена в России

Фишинговая кампания с бэкдорами Merlin и Loki выявлена в России

Специалисты Kaspersky выявили нацеленную на российские организации кампанию — Mythic Likho, в рамках которой применяются модифицированная версия бэкдора Merlin и обновлённый вариант вредоносной программы Loki.

Обе программы используют фреймворк с открытым исходным кодом Mythic. Атакам подверглись более десяти российских организаций из различных отраслей, включая телекоммуникации и промышленность.

Точные цели злоумышленников неизвестны, но исследователи полагают, что атакующих интересуют конфиденциальные данные.

Для доставки вредоносов применяется фишинг. Тексты сообщений варьируются: например, одно из писем было направлено в кадровую службу машиностроительного предприятия.

В нём отправители просили предоставить характеристику на бывшего сотрудника, якобы претендующего на ответственную должность в другой компании. Такие письма, вероятно, содержат ссылки на архивы с поддельными резюме, при открытии которых происходит загрузка бэкдора Merlin.

Merlin — это инструмент для постэксплуатации с открытым исходным кодом, написанный на Go. Он совместим с Windows, Linux и macOS, а также поддерживает работу по протоколам HTTP/1.1, HTTP/2 и HTTP/3.

После активации бэкдор соединяется с сервером управления и передаёт сведения о заражённой системе, включая IP-адрес, версию операционной системы, имя пользователя, имя хоста и архитектуру процессора.

Один из обнаруженных экземпляров Merlin загружал в систему новую версию Loki. Этот бэкдор, как и его предыдущая версия, собирает данные о системе, передавая злоумышленникам идентификатор агента, IP-адрес, версию ОС, название устройства и путь к исполняемому файлу. В новой версии добавлена также передача имени пользователя.

Обе программы разработаны для работы с фреймворком Mythic. Первоначально этот инструмент создавался для тестирования защиты корпоративных систем и проведения киберучений, но может использоваться и в преступных целях.

Mythic позволяет создавать кастомизированные агенты для различных платформ, что даёт атакующим гибкость в выборе методов.

На данный момент не хватает данных, позволяющих связать эти атаки с какой-либо известной группировкой. В связи с этим кампания получила название Mythic Likho.

«Применение фреймворка Mythic и разработка кастомных агентов делает атаки гибкими: несмотря на общий метод распространения через фишинговые письма, их содержание и последовательность заражения могут отличаться. Это повышает вероятность успешного проникновения. Важно уделять повышенное внимание защите информационных систем и использовать надёжные средства кибербезопасности», — отмечает Артём Ушков, исследователь угроз в «Лаборатории Касперского».

Без контекста детектор пропустил 95% Android-вредоносов

Чем больше разрешений просит Android-приложение, тем подозрительнее оно выглядит для алгоритма. Правда, резервному копированию, антивирусу или системе родительского контроля доступ к половине смартфона нужен по работе. Но детекторы решили не разбираться и устроили охоту на невиновных.

Исследователи из Сингапурского университета менеджмента и Нанькайского университета проверили шесть популярных детекторов, включая Drebin, MalScan и MaskDroid.

Им скормили 270 безопасных приложений из 49 категорий Google Play, каждое из которых запрашивало не менее девяти опасных разрешений.

Большинство систем записали во вредоносы больше половины выборки. LLM-детектор LAMD разогнал ложные срабатывания до 80%. Если поставить такой фильтр на входе в магазин приложений или корпоративную инфраструктуру, аналитики будут разгребать очередь, почти целиком набитую легальным софтом.

 

Проблема в старом принципе: детекторы ищут сходство с известными угрозами. Широкий набор разрешений часто встречается у зловредов, но ровно так же выглядят бэкап-сервисы, антивирусы и инструменты управления устройствами. Как сформулировали авторы работы, отклонение — ещё не вредоносность.

Их система PRAXIS пытается смотреть не только на набор API, но и на контекст. Сначала ИИ предполагает возможную атаку, затем система ищет подтверждающую цепочку вызовов в коде, а после проверяет, соответствует ли поведение назначению приложения и тексту интерфейса.

Такой подход снизил долю ложных тревог на безопасной выборке до 13%, а пропуск вредоносов — примерно до одного из девяти. Однако стоило убрать финальную проверку контекста, как система пропустила 95,3% угроз. Код остался тем же, но без ответа на вопрос «зачем приложение это делает?» защита практически развалилась.

До массового применения PRAXIS тоже далеко: анализ стоит около $0,56 за приложение, а интерфейс и названия функций может подделать сам злоумышленник. Да и 13 ложных тревог на сотню — всё ещё не автоматика, а очередь к живому аналитику.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru