Операторы BlackByte поместили ключ шифрования в открытый доступ

Операторы BlackByte поместили ключ шифрования в открытый доступ

Операторы BlackByte поместили ключ шифрования в открытый доступ

Проведенный в Trustwave анализ показал, что шифровальщик BlackByte обходит стороной страны бывшего СНГ и способен самостоятельно распространяться по сети. Его авторы — скорее всего, любители, так как применяемая ими обфускация тривиальна, а единственный ключ шифрования / расшифровки до недавних пор хранился на общедоступном сервере в виде скрытого файла .PNG.

По имеющимся данным, названный вредонос объявился в интернете в минувшем июле. Исследователи из Trustwave наткнулись на него, разбирая недавнюю атаку на одного из своих клиентов.

Поскольку анализ не выявил признаков родства BlackByte с известными семействами шифровальщиков, эксперты пришли к выводу, что зловред написан с нуля, притом не очень умело. Как оказалось, BlackByte шифрует все файлы одним и тем же ключом AES, загружая его с публичного HTTP-сервера; это позволило специалистам создать декриптор, который уже выложен на GitHub.

Атака BlackByte начинается с установки на машину обфусцированного модуля запуска — Obamka.js. Чтобы затруднить реверс-инжиниринг кода, вирусописатели, по словам Trustwave, используют легко преодолеваемые техники — заполнение файла мусором, смену имен переменных, скремблирование. В настоящее время этот JavaScript-лончер детектируют 26 из 58 антивирусов на VirusTotal.

Единственная задача Obamka.js — расшифровка и запуск в памяти основного модуля зловреда (написанной на .NET DLL).

 

Перед шифрованием вредонос пытается обезвредить Microsoft Defender, обойти AMSI и проверяет наличие других защитных решений (Sandboxie, песочницы Qihoo360, антивирусов Avast и Comodo). Он также умеет отключать и деинсталлировать Raccine — утилиту с открытым исходным кодом, пресекающую попытки шифровальщиков удалить теневые копии Windows.

Примечательно, что вшитый в код BlackByte публичный ключ RSA используется только раз — для зашифровки ключа AES, чтобы вставить итоговый код в записку с требованием выкупа. Этот код жертве предлагается указать в письме при установке контакта с вымогателями.

В сети Tor злоумышленники создали сайт-аукцион для публикации данных, украденных у жертв, но функций, обеспечивающих вывод данных с зараженных машин, у шифровальщика обнаружено не было. Исследователи полагают, что операторы вредоноса пытаются таким образом запугать своих жертв и заставить их платить выкуп.

Самораспространение BlackByte по сети происходит примерно так же, как у Ryuk. Вначале он выжидает 10 секунд, а затем начинает перебирать имена хостов (до 1000) из Active Directory, чтобы удаленно включить компьютеры с помощью магических пакетов (Wake-on-LAN, WoL).

Удостоверившись, что устройство успешно «разбужено», шифровальщик пытается внедрить свою копию и в случае успеха создает запланированное задание на запуск. Этот способ самораспространения, по словам экспертов, достаточно примитивен, но вполне оправдывает себя: в той же сети было найдено еще несколько зараженных машин.

Расследование Trustwave, по всей видимости, вспугнуло стоящую за BlackByte группировку: они убрали ключ шифрования из доступа и ушли в тень.

AM LiveПодписывайтесь на канал "AM Live" в Telegram, чтобы первыми узнавать о главных событиях и предстоящих мероприятиях по информационной безопасности.

Спрос на услуги по безопасности генеративного ИИ активно растет

По данным Swordfish Security, за услугами по безопасности больших языковых моделей (LLM Security) в 2024 году обращались 35% заказчиков. Спрос на такие услуги растет прямо пропорционально внедрению подобных инструментов в бизнес-практику.

В 2025 году такая практика будет только расширяться, поскольку генеративный интеллект, прежде всего, большие языковые модели, будут внедряться все более активно. В будущем году уровень проникновения генеративного ИИ составит не менее 40%, а к 2030 году может достигнуть и 90%.

Как отметил директор по развитию бизнеса ГК Swordfish Security Андрей Иванов, рост интереса к безопасности больших языковых моделей стал одной из главных тенденций 2024 года. Недооценка таких рисков чревата серьезными проблемами. Среди таких рисков Андрей Иванов инъекции вредоносного кода в промпт, уязвимости в цепочках поставок, выдача ошибочной информации за истину на этапе обучения модели и даже кража модели злоумышленниками.

«В бизнесе используют большие модели для распознавания текста, анализа данных, предиктивной аналитики, поиска, оценки ресурса механических узлов промышленных агрегатов и многого другого. Многие отрасли, та же ИТ, активно используют ИИ-помощников. Например, в DevSecOps мы обучили и применяем модель, которая может анализировать и приоритизировать большой объем уязвимостей кода, таким образом освобождая время для квалифицированных инженеров для других, более сложных и творческих задач, — комментирует Андрей Иванов. — Критичным может оказаться, например, некорректная работа виртуальных ассистентов, которые могут влиять на клиентские решения, аналитику, дающую ошибочную информацию в цепочке поставок. Существуют атаки, отравляющие данные или позволяющие получить конфиденциальную информацию, и так далее. К этому стоит относиться как к любой информационной системе, влияющей на бизнес-процесс и проводящей, в случае компрометации, к потерям репутации и убыткам».

Внедрение ИИ требует корректировки корпоративных политик ИБ. Важно делать акцент на безопасности, а разрабатывать модели необходимо в соответствие с практиками разработки безопасного ПО, анализируя исходный код и зависимости, ответственно относиться к контролю доступа к источникам данных и стараться использовать доверенные алгоритмы обучения, уверен Андрей Иванов. Также важно учитывать то, что многие большие языковые модели используют облачную архитектуру, а это создает угрозу утечки конфиденциальных данных.

AM LiveПодписывайтесь на канал "AM Live" в Telegram, чтобы первыми узнавать о главных событиях и предстоящих мероприятиях по информационной безопасности.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru