Фишинг-пак Morphing Meerkat использует записи DNS MX для прицела ловушек

Фишинг-пак Morphing Meerkat использует записи DNS MX для прицела ловушек

Фишинг-пак Morphing Meerkat использует записи DNS MX для прицела ловушек

Наборы инструментов фишинга, которые в Infoblox именуют Morphing Meerkat, заточены под кражу учеток имейл. От аналогов их отличает использование MX-записей, позволяющих идентифицировать провайдера цели и скорректировать атаку на лету.

Киберкампании с использованием фишинг-паков Morphing Meerkat эксперты отслеживают с января 2020 года.

На тот момент созданный на их основе теневой сервис (PhaaS, phishing-as-a-service) предлагал подписчикам выбор из пяти брендов: Gmail, Outlook, AOL, Office 365 и Yahoo, и все шаблоны были заточены под английский язык.

В настоящее время список атакуемых имейл содержит 114 наименований, а текст поддельных писем автоматически переводится на язык, выставленный в браузере мишени (JavaScript-модуль предоставляет более десятка опций, включая русский).

Платформа Morphing Meerkat обеспечивает проведение массовых спам-рассылок со спуфингом имени и адреса отправителя. Чаще всего такие сообщения уведомляют о проблемах с почтовым аккаунтом; изредка также попадаются фальшивки, написанные от имени банков (о платежах) и логистических компаний (о доставке груза).

Для проведения рассылок в рамках PhaaS используются почтовики десятка интернет-провайдеров — в основном серверы британского iomart и американского HostPapa. Вставленные в тело письма ссылки запускают цепочку редиректов, в которую могут быть вовлеченные взломанные сайты WordPress, файлообменники, рекламные сервисы с уязвимостью Open Redirect, а также службы сокращения ссылок.

В поисках MX-записей для доменов Morphing Meerkat обращается к сервису Cloudflare DoH либо Google Public DNS, а затем, используя кастомный словарь имен, загружает соответствующий фишинговый файл HTML. При отсутствии совпадений по дефолту отображается страница авторизации Roundcube.

После ввода идентификаторов в фишинговую форму жертву перенаправляют на настоящую страницу входа — на случай возникновения у нее сомнений. Сбор краденого может осуществляться разными способами, в том числе через Telegram.

Для защиты от анализа используются обфускация кода и контроль действий визитеров на фишинговых страницах, где запрещено пользоваться правой кнопкой мыши (открывает контекстное меню), а также горячими клавишами Ctrl + S (сохраняет HTML-код на машине пользователя) и Ctrl + U (открывает исходный код веб-страницы).

 

Последние годы эксперты фиксируют рост популярности PhaaS у киберкриминала, и число таких сервисов множится. Так, недавно создатели Darcula запустили новую фишинг-платформу — Licid, которая тоже позволяет проводить атаки на владельцев iPhone и Android-устройств.

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