Русский
Русский
English
Статистика
Реклама

Ботнет

Перевод FritzFrog новое поколение ботнетов

24.08.2020 18:21:28 | Автор: admin

Краткое содержание


  • Guardicore обнаружили сложный ботнет пиринговой (P2P) сети FritzFrog, который еще с января 2020 года активно взламывал SSH серверы.
  • Вредоносное ПО на Golang: FritzFrog исполняет модульный, мультипоточный и безфайловый вредоносный код на Golang, который не оставляет следов на жестком диске зараженного устройства.
  • Активное таргетирование государственных, образовательных, финансовых и прочих ресурсов: FritzFrog пытался брутфорсить и распространяться на десятках миллионов IP адресов правительственных офисов, образовательных учреждений, медицинских центров, банков и множества телекоммуникационных компаний. Среди них успешно подвержены атаке оказались более чем 500 серверов, включая известные университеты США и Европы, и одну железнодорожную компанию.
  • Сложность: FritzFrog полностью проприетарен, его имплементация P2P написана с нуля, что говорит о высоком уровне профессионализма его создателей в области разработки ПО.
  • Перехват: Guardcore Labs разработали клиентскую программу на Golang, способную перехватывать P2P соединения FritzFrog и подключаться к сети как пир.
  • Принадлежность: мы не смогли определить конкретную группу, ответственную за создание FritzFrog, однако текущий ботнет частично похож на ранее известный ботнет Rakos.

Введение


FritzFrog это очень изощренный пиринговый ботнет, который активно взламывает SSH серверы по всему миру. Благодаря своей децентрализованной структуре он распределяет контроль по всем своим узлам. В этой сети нет единой точки отказа, и пиры постоянно общаются друг с другом, чтобы поддерживать ее в устойчивом, обновляемом и постоянно активном состоянии. P2P соединение проводится через зашифрованный канал с использованием AES для симметричного шифрования и протокола Диффи-Хеллмана для обмена ключами.

В отличие от других P2P ботнетов, FritzFrog уникален набором своих свойств: он безфайловый, поскольку собирает и исполняет пакеты прямо в памяти; несмотря на эффективное равномерное распределение целей в своей сети, он очень агрессивно их брутфорсит; его проприетарные P2P протоколы не основаны ни на одной из ныне известных реализаций.

Написанный на Golang вредоносный код очень переменчив и не оставляет следов на жестком диске. Он создает бэкдор в виде публичного SSH ключа и тем самым открывает злоумышленникам постоянный доступ к устройству жертвы. С самого начала его активности мы выявили 20 различных версий исполняемого вредоносного ПО.

В этом посте мы расскажем, каким образом была раскрыта деятельность FritzFrog, а так же каковы природа его P2P сети и внутреннее устройство вредоносного кода включая процесс заражения, шифрование команд и изменчивое поведение.

Guardicore Labs предоставили доступ к Github репозиторию со скриптом для обнаружения этого вредоносного ПО и списком индикаторов компрометации (IoC) его деятельности.


Географическое распределение зараженных узлов. Наиболее подверженными атакам странами оказались США, Китай и Южная Корея.

Исследование FritzFrog


Впервые Guardcore Labs обратили внимание на деятельность FritzFrog в ходе исследования Botnet Encyclopedia. 9 января были обнаружены новые атаки с исполнением вредоносных процессов ifconfig и nginx. Мы начали отслеживать стабильный и значимый рост вредоносной деятельности, которая вскоре достигла 13 тысяч атак на Guardcore Global Sensors Network (GGSN). За все время мы отследили 20 различных версий бинарников FritzFrog.


График демонстрирует количество атак FritzFrog на GGSN.

Удивительным оказалось то, что вредоносный код на первый взгляд не связывался с каким-либо сервером командования и контроля (CNC). Только когда мы начали серьезно исследовать ботнет, мы поняли что никакого сервера не было и в помине.

Для перехвата сети ботнета Guardcore Labs разработали на Golang клиент, способный обмениваться ключами с вредоносным ПО, а так же отправлять команды и получать ответы. Эта программа, которую мы затем назвали фроггер, позволила нам исследовать природу и задачи сети, и благодаря фроггеру мы добавили в сеть наши собственные узлы, сумев подсоединиться к ботнету, и поучаствовали в передаче данных активного P2P трафика.

FritzFrog брутфорсил миллионы IP адресов, среди которых оказались правительственные офисы, образовательные учреждения, медицинские центры, банки и множество телекоммуникационных компаний. Из них успешно подвержены атаке оказались более чем 500 серверов, включая известные университеты США и Европы, и одну железнодорожную компанию.

Новое поколение P2P


Почему Новое поколение?


У FritzFrog есть уникальный набор свойств, который сильно выделяет его на фоне прочих сетевых угроз:

  • Безфайловость: FritzFrog работает без рабочей директории, а обмен файлами происходит прямо в памяти через массивы двоичных данных (BLOB).
  • Постоянные обновления: базы данных целей и пораженных устройств обновляются плавно и органично.
  • Агрессивность: брутфорс ведется с использованием обширного словаря. Для примера, недавно обнаруженный P2P ботнет DDG в поле логина использовал только root.
  • Эффективность: Цели равномерно распределены между узлами.
  • Проприетарность: P2P протокол ботнета полностью проприетарен и не основывается на каком-либо из известных P2P протоколов, например TP.

Как только жертва оказывается успешно взломана, на ней запускается UPX-запакованный вредоносный код, который затем тут же сам себя удаляет. Для минимизации подозрений вредоносные процессы исполняются под наименованиями ifconfig и nginx. В самом начале своей работы вредоносный код прослушивает порт 1234 в ожидании команд. Первые полученные команды синхронизируют жертву с базой данных пиров сети и целей брутфорса.


Кластер узлов сети FritzFrog. Каждый узел это зараженный SSH сервер. Размер узлов демонстрирует их связность с остальной сетью.

Трафик на нестандартном порте, например 1234, легко заметить и заблокировать файерволом либо любой другой системой защиты. Поэтому разработчики FritzFrog подошли к проблеме творчески и вместо прямой передачи команд через порт 1234 злоумышленник подключается к жертве через SSH и запускает на устройстве netcat клиент, который в свою очередь соединяется с сервером ботнета. Таким образом, любая команда будет передана через SSH как ввод netcat и без труда достигнет вредоносного кода.


FritzFrog туннелирует свои P2P команды через классический SSH порт, для чего пользуется локальным netcat клиентом зараженного устройства.

Злоумышленники FritzFrog внедрили зашифрованный командный канал с более чем 30 различными командами. Параметры команд и отклики передаются в указанных структурах данных и выпускаются (мобилизуются) в формате JSON. Перед отправлением данные зашифровываются симметричным шифрованием AES и кодируются в Base64. Для обмена ключами участвующие в передаче данных узлы используют протокол Диффи-Хеллмана.



Узлы в сети FritzFrog поддерживают тесный контакт, постоянно пингуя друг друга для проверки соединения, обмена пирами и целями и взаимной синхронизации. Узлы также участвуют в искусном избирательном процессе, который влияет на распределение целей брутфорса в сети. Наблюдения Guardcore Labs подтверждают, что цели в сети распределены равномерно и никакие два узла не будут пытаться взломать одну и ту же цель.

Погружение во вредоносный код


Бинарник FritzFrog это продвинутый вредоносный код на Golang. Он полностью работает в памяти, каждый узел с вредоносным кодом хранит в памяти всю базу данных целей и пиров. Вредоносный код создает несколько потоков для одновременной обработки различных задач в соответствии с приведенной ниже таблицей.

FritzFrog определяет состояния управления жертвой и целевым устройством следующим образом:
  1. Target (цель): устройство из запроса цели будет затем передано модулю Cracker, который в свою очередь постарается просканировать и взломать его.
  2. Deploy (развертывание): успешно взломанное устройство встает в очередь на заражение вредоносным кодом через модуль DeployMgmt.
  3. Owned (владение): успешно зараженное устройство будет добавлено в P2P сеть модулем Owned.




У каждого узла с вредоносным кодом есть рабочий поток, который отвечает за получение команд, их разбор и передачу соответствующим функциям в коде.


Рабочая функция в дизассемблере. Каждая ветка соответствует поддерживаемому P2P функционалу.

Вредоносный код несет временный характер: пусть он и пытается пережить системные перезагрузки, для будущего доступа к взломанной цели сохраняется бэкдор, чьи логин и пароль хранятся у пиров сети. Вредоносный код добавляет публичный SSH-RSA ключ в файл authorized_keys. Столь простой бэкдор позволяет злоумышленнику с секретным частым ключом аутентифицироваться без пароля, на случай если изначальный пароль оказался изменен. Единственный используемый FritzFrog публичный ключ приведен ниже.

ssh-rsa AAAAB3NzaC1yc2EAAAADAQABAAABAQDJYZIsncBTFc+iCRHXkeGfFA67j+kUVf7h/IL+sh0RXJn7yDN0vEXz7ig73hC//2/71sND+x+Wu0zytQhZxrCPzimSyC8FJCRtcqDATSjvWsIoI4j/AJyKk5k3fCzjPex3moc48TEYiSbAgXYVQ62uNhx7ylug50nTcUH1BNKDiknXjnZfueiqAO1vcgNLH4qfqIj7WWXu8YgFJ9qwYmwbMm+S7jYYgCtD107bpSR7/WoXSr1/SJLGX6Hg1sTet2USiNevGbfqNzciNxOp08hHQIYp2W9sMuo02pXj9nEoiximR4gSKrNoVesqNZMcVA0Kku01uOuOBAOReN7KJQBt

Вредоносный файл прогоняет всевозможные команды оболочки на локальном устройстве, некоторые по несколько раз, для отслеживания состояния системы. Например, он прогоняет free m для проверки доступной оперативной памяти, uptime, journalctl s @0 u sshd для отслеживания SSH логинов, и прочие команды для вывода статистики нагрузки процессора. Эта статистика оказывается доступна другим узлам в сети, и используется для принятия различных решений, например запускать ли криптомайнер на устройстве или нет. Если решение принято, вредоносный код запускает отдельный процесс, libexec, для майнинга Monero. Этот майнер основан на популярном майнере XMRig и связывается с публичным пулом web.xmrpool.eu через порт 5555.

Злобная торрентоподобная сеть


FritzFrog полагается на способность делиться файлами по всей сети, как для заражения новых устройств, так и для запуска вредоносных элементов, например криптомайнера Monero.

Для обмена файлами между узлами FritzFrog использует скрытный безфайловый подход: файлы делятся на хранящиеся в памяти массивы двоичных данных, и вредоносный код отслеживает доступные массивы через хранение их в карте вместе со значением хэша каждого массива.

Когда узел А хочет получить файл от своего пира, узла B, он моет выслать узлу В запрос getblobstats чтобы узнать какими массивами он владеет. Затем узел А может получить конкретный массив через его хэш, как с помощью P2P команды getbin, так и с помощью HTTP по адресу http://1234/. Как только узел А получает все массивы, он собирает файл через модуль Assemble и запускает его.


Результат команды getblolbstats. Каждый узел в сети сообщает, каким он обладает массивом в соответствии с поддерживаемым списком файлов.

Присвоение


Отслеживание операций P2P ботнета задача трудная. В связи с распределенной природой сети, команды в ней можно передавать с любого узла на любой узел. Тем не менее, мы попробовали сравнить этот P2P ботнет с предыдущими аналогичными угрозами.

Даже при сравнении с другими P2P ботнетами FritzFrog остается уникальным: он не использует IRC как это делает IRCflu, в отличие от DDG он работает прямо в памяти, и он запускается на Unix-устройствах в противовес ботнету InterPlanetary Storm. Если он на кого и похож, особенно в плане наименования функций и нумерации версий, так это на Rakos, P2P ботнет на Golang, проанализированный ESET еще в 2016 году.

Отслеживание действий И смягчение последствий


Guardcore Labs предоставили скрипт по отслеживанию FritzFrog для запуска на SSH серверах. Он ищет следующие индикаторы ботнета:
  • Запуск процессов nginx, ifconfig или libexec, чей исполняемый файл более в системе не существует (как можно видеть ниже).
  • Прослушивание порта 1234.

В дополнение к этому, TCP трафик через порт 5555 может указывать на сетевой трафик к пулу Monero.

ubuntu@ip-111-11-11-11:~$ ./detect_fritzfrog.sh
FritzFrog Detection Script by Guardicore Labs
=============================================

[*] Fileless process nginx is running on the server.
[*] Listening on port 1234
[*] There is evidence of FritzFrog's malicious activity on this machine.

FritzFrog эксплуатирует особенность большинства систем сетевой защиты по принуждению трафика только через порт и протокол. Исключить подобные угрозы можно основанными на процессах правилами сегментации.

Слабые пароли оказываются ключевой уязвимостью для атак FritzFrog. Мы рекомендуем использовать сильные пароли и публичные ключи авторизации, что намного безопаснее. Кроме того, критически важно исключить публичный ключ FritzFrog из файла authorization_keys чтобы не дать злоумышленникам доступ к устройству. Роутеры и IoT устройства обычно раскрывают свой SSH и потому становятся уязвимы для атак FritzFrog; мы рекомендуем сменить таким устройствам SSH порт или, если функционал не используется, полностью отключить SSH.
Подробнее..

Перевод Как обнаружить и остановить Emotet c помощью Varonis

02.10.2020 18:16:15 | Автор: admin


Наша группа реагирования на инциденты отслеживает беспрецедентное количество заражений вредоносным ПО Emotet. Количество активных одновременных расследований Emotet в три раза превышает наш предыдущий рекорд. В этом посте будут рассмотрены индикаторы компрометации, меры по их устранению и то, как Varonis может помочь вам обнаружить и остановить Emotet на каждой фазе атаки.

Обзор Emotet


После долгого перерыва весной 2020 года злоумышленник TA542 (также известный как Mummy Spider) вернулся с новой масштабной спам-кампанией, использующей несколько ботнетов по всему миру, а также использующей улучшенный арсенал вредоносного ПО.
Emotet, первоначально известный как банковский троян, впервые был обнаружен в 2014 году. Его основная цель заключалась в перехвате банковских учетных данных с помощью атак типа Man-in-the-browser. На сегодняшний день Emotet эволюционировал в самообновляемый универсальный набор вредоносных программ, который также действует как загрузчик для полезных нагрузок, таких как Qbot и Trickbot (которые, в свою очередь, загружают Ryuk и Mimikatz).



Поскольку Emotet является полиморфным, конкретные IOC (индикаторы компрометации), такие как URL-адреса загрузчика, комбинации С2 IP (Command and Control IP)/порт и шаблоны спама часто меняются. Эта особенность делает обнаружение на основе правил игрой в кошки-мышки, усугубляемой тем, что существует три разных ботнета Emotet, каждый со своей собственной инфраструктурой. Вы можете найти чудесно подробный ежедневный журнал Emotet IOC, который ведется командой Cryptolaemus.
Попав в сеть, Emotet использует различные методы для распространения, повышения привилегий, обеспечения устойчивости и вывода данных за пределы компании. К cлову, поведенческие модели угроз Varonis могут обнаруживать ранние признаки взлома Emotet, а также аномальное поведение после вторжения.

Первичная компрометация


Вектор заражения Emotet фишинговая кампания, поддерживаемая тремя глобальными ботнетами: Epoch 1, Epoch 2 и Epoch 3 (для краткости E1, E2, E3). Каждый Epoch имеет свою собственную инфраструктуру C2, расписание обновлений и шаблоны спама. Фишинговое письмо, как правило, содержит вложения с поддержкой макросов или вредоносные ссылки, предназначенные для заражения новых хостов и добавления их в свой кластер.
Во время последней волны заражений вредоносные письма Emotet содержали защищенные паролем вложения ZIP. Это делается с расчётом, что фильтры электронной почты пропустят запароленный архив без сканирования и не обнаружат вредоносные документы с поддержкой макросов. Такой подход получил название Operation Zip Lock.



Пароль обычно указывается в теле письма в виде простого текста, например:
Zip file attached to email: Very urgent information from 24-09-2020.zip
The password for the document is LQWMFXu

При фиксации всплеска количества писем с запароленными вложениями ZIP, рекомендуется помещать такие письма в карантин. Однако имейте в виду, что Emotet также использует документы Office, прикрепленные напрямую.
Кампании вредоносного спама были обнаружены на многих языках: английском, голландском, французском, немецком, итальянском, японском. Epoch-и, вероятно, имеют географическую привязку (например, в Японии распространен E3).

Развитие успеха


Emotet выводит украденные сообщения электронной почты и списки контактов жертв на сервер C2 с помощью запросов HTTP POST. Затем ботнет использует эти данные, чтобы выдать себя за отправителя и ответить на существующие разговоры. Сделать это можно, либо подменив отправителя, либо, если есть полный контроль над машиной жертвы, отправив электронное письмо непосредственно от имени жертвы.
Такая техника делает спам Emotet очень убедительным и увеличивает вероятность того, что новая жертва откроет вредоносное вложение.
Varonis отслеживает почтовые ящики Microsoft Exchange и Exchange Online и может обнаруживать вложения вредоносных файлов, которые соответствуют словарю известных шаблонов, используемых в шаблонах спама Emotet. С помощью модуля Edge, контролирующего прокси, возможно обнаружить, когда пользователь нажимает ссылку в теле письма, что приводит к загрузке вредоносного загрузчика Emotet.

Varonis анализирует все действия с почтовым ящиком (отправка/получение/открытие/удаление и т. д.) и это позволяет быстро идентифицировать учетные записи, которые были скомпрометированы и начали рассылать спам-кампании (внутренние или внешние). Профиль поведения пользователя создается с учетом всех наблюдаемых платформ: незначительные отклонения в поведении в почте в сочетании с подозрительными событиями входа в систему, сетевыми подключениями и доступом к данным позволяют получать точные оповещения с небольшим количеством ложных срабатываний.



Varonis Edge может обнаруживать кражу сообщений электронной почты и контактов Outlook. На практике мы наблюдали вывод этих данных благодаря покрытию прокси-серверов компании Emotet использовал команды HTTP POST. Если в будущем будет создан скрытый канал DNS, то он будет покрыт моделями эксфильтрации на основе DNS.
Подключения к серверам C2 можно обнаружить несколькими способами. Во-первых, если соединение производится с доменом с плохой репутацией, Varonis предупредит и пометит эти соединения. Во-вторых, Varonis обнаруживает, когда злоумышленники скрывают свой трафик в большом количестве соединений (white smoke), используя алгоритм генерации доменов (DGA). В-третьих, модели поведения Varonis обнаруживают, когда злоумышленники используют DNS в качестве скрытого канала, чтобы скрыть свои команды или передачу данных в виде DNS-запросов. Наконец, Varonis будет предупреждать о необычной веб-активности, такой как использование новых или необычных пользовательских агентов, нетипичный или первый доступ учетной записи к интернету или необычная загрузка данных на внешний ресурс.



Распространение


Emotet имеет множество модулей, которые можно динамически загружать с его C2 сервера для расширения функциональности вредоносного ПО. Есть модуль рассылки спама, модуль кражи электронной почты, банковский модуль и т. д.
Один из модулей, на который следует обратить особое внимание, это модуль для распространения, который позволяет делать это с помощью эксплойтов SMB, таких как EternalBlue (MS17-010) и путем доступа к скрытым административным шарам (ICP$, C$ и Admin$). Мы рекомендуем пропатчить все машины, которые все еще уязвимы для EternalBlue, и отключить административные шары.
Хотя основным методом распространения Emotet является SMB, исследователи из BitDefense обнаружили новую технику распространения, которая сканирует сети Wi-Fi с помощью функции WlanEnumInterfaces в wlanAPI.dll и пытается распространиться на подключенные устройства.
Вредоносное ПО попытается взломать защищенные паролем сети Wi-Fi с помощью встроенного списка паролей. В случае успеха оно пересылает комбинацию SSID и пароля сети обратно на C2 сервер и предпринимает еще одну попытку атаки методом перебора, на этот раз направленную на клиентов этой сети.



Повышение привилегий


Злоумышленники получают учетные данные от привилегированных учетных записей используя хорошо известные инструменты с открытым исходным кодом, ища пароли, хранящиеся в виде простого текста, и собирая учетные данные из Active Directory. Получив учетные данные администратора, злоумышленник может добавить одного или нескольких пользователей в группу администраторов домена.

Наблюдая за активностью файловой системы, Varonis быстро определяет, когда известные инструменты проникновения сохраняются на диск или, когда пользователь ищет в общих файловых ресурсах файлы с паролями или другими конфиденциальными данными. Любая учетная запись пользователя обычно имеет доступ к гораздо большему количеству данных, чем должна, поэтому такие поиски часто бывают плодотворными подробнее об этом ниже.

Emotet хорошо известен тем, что загружает другие виды вредоносных программ таких как Ryuk, которые в свою очередь загружают инструменты взлома, такие как Mimikatz, для сбора учетных данных и повышения привилегий. Varonis анализирует активность в Active Directory для обнаружения сбора учетных данных (например, Kerberoasting) и других атак. Чтобы снизить вероятность того, что эти атаки будут успешными, Varonis выводит потенциально слабые места (например, административные учетные записи, имеющие SPN) на панель управления. Сокращение площади атаки в AD и на файловых ресурсах усложняет жизнь злоумышленникам. Varonis также уведомит, когда учетная запись будет добавлена в административную группу.



Последний рубеж


Если признаки проникновения, распространения и повышения привилегий не были замечены, важно обеспечить критический уровень защиты крупнейших хранилищ данных, защищая серверы Windows и UNIX, устройства NAS, SharePoint и Exchange (как локально, так и в Office 365).

Varonis анализирует активность файловой системы на платформах, которые обеспечивают аудит с помощью своих API, таких как Office 365 и устройства NAS от NetApp, EMC и других. На платформах, где включение родного аудита может вызывать проблемы с производительностью или аудит недостаточно полный, например, Windows, UNIX, Exchange и SharePoint, Varonis использует собственные проверенные в боях агенты для захвата операций.

Если пользователь начинает обращаться к необычному количеству или множеству данных по сравнению с его нормальным поведением, Varonis обнаружит это с помощью одной или нескольких поведенческих моделей. Если пользователь начинает шифрование файлов, это также будет обнаружено многие наши заказчики автоматизируют обработку такого инцидента при помощи скриптов, отключая учетную запись и убивая активные сессии.



Varonis выявляет, где доступ к данным избыточен, т. е. пользователи имеют доступ, в котором они не нуждаются. Предусмотрена возможность автоматического изъятия избыточных прав доступа (как прямых, так и путем удаления учетной записи из групп безопасности). Ограничение доступа к важным данным уменьшит риски и затруднит работу любого злоумышленника.



Заключение


Ботнет Emotet это самое крупное и изощренное оружие в мире для распространения вредоносных программ. Трудно предсказать, какое оружие TA542 будет использовать в следующий раз или какие APT поделятся своим оружием. Что мы действительно знаем, так это то, что кампании Emotet происходят всплесками и сильно различаются по своему характеру, поэтому чрезвычайно важно иметь многоуровневый подход к защите, включая управление обновлениями (patch management), обучение антифишингу, фильтрацию почты, защиту пользовательских устройств и подход, ориентированный на защиту данных (data-centric) наравне с инфраструктурой в целом.

Комплексное обнаружение может дать вашей организации преимущество, но и сокращение поверхности атаки (повышение уровня защищенности) вносит не меньший вклад. Технология Varonis, ориентированная на защиту данных, выстраивает кольца детективного контроля от данных до Active Directory, DNS, VPN и прокси. Varonis также подсвечивает потенциально уязвимые учетные записи и легкодоступные данные, чтобы вы могли исправить ситуацию до того, как злоумышленники ей воспользуются.
Подробнее..

Белые начинают так ли уж хороши хорошие боты?

10.11.2020 16:08:31 | Автор: admin

Белые начинают: так ли уж хороши хорошие боты?

Казалось бы, вопрос с плохими и хорошими ботами достаточно прост для компаний: блокируй одних, пропускай других. Однако в этом процессе есть свои нюансы. Связано это и с тем, что плохие боты маскируются под хороших, и с тем, что неправильно настроенные боты из белого списка могут испортить трафик и положить сайт, и с тем, что компаниям даже не всегда нужно блокировать бота, а нужно просто понимать, где он прошелся. Давайте разберемся, чем плохие боты отличаются от хороших.

Немного статистики

Согласно исследованию GlobalDots 2019 Bad Bot Report, сегодня почти 39% всего онлайн-трафика составляют не люди, а боты. Из них 20,4% трафика генерируют плохие боты, а 17.5% - хорошие. Доля ботов в трафике при этом активно растет, причем по итогам 2019 года трафик плохих ботов вырос больше, а доля хороших ботов сократилась. Видно, что и те и другие активно делят рынок, и во время киберпандемии, скорее всего, разрыв станет еще большим.

Не нужно считать, что если у вас небольшая страничка в интернете, то вы никому не интересны и поэтому вас никто не тронет. Напротив, как показывает статистика, на маленьких сайтах самая большая доля плохих ботов - 22.9%, а на крупных онлайн-ресурсах их меньше - 17.9%.

Белые и черные

О разнообразии плохих ботов мы знаем достаточно: это могут быть кликботы, которые имитируют клик живого человека, ботнеты для DDoS-атак, которые используют уязвимости в ресурсах и устройствах, скрейперы, которые воруют прайсы и чужой контент, боты-шпионы для сбора важных данных, зомби-боты для поиска уязвимостей, боты-скупщики билетов на матчи, концерты и авиарейсы, боты для фарминга игровых валют в гейминге, спам-боты и многие, очень многие другие.

О хороших ботах обычно знают чуть меньше. Их можно разделить на несколько основных групп. Конечно, их существует гораздо больше (например, очень большая группа - это чат-боты), но мы в этой статье выделили те, которые активно участвуют во входящем трафике на онлайн-ресурс.

Поисковые (crawlers)

Они разработаны поисковыми системами для индексирования страниц и релевантной выдачи веб-сайтов при запросе пользователя, а также сканируют сайты и заносят их в особую базу данных, в которой анализируются многие факторы, такие как уникальность текста, изображений, нарушение или соблюдение авторских прав и т.д. Боты поисковых систем генерируют около 30% мирового интернет-трафика. Примеры: Googlebot, YandexBot, а также ematchers для картинок это поиск по картинкам, например, YandexImages.

Боты данных или медиа-боты

Позволяют быстро сохранять и получать доступ к важной информации, например, к новостям, прогнозу погоды, курсам валют. Примеры: Amazon Echo, Google Home, Siri, Алиса. Сюда же можно отнести ботов новостных агентств.

Боты проверки авторского права

Проверяют веб-контент, который может оказаться плагиатом: статьи, видео, фото без ссылки на источник. Чаще всего встречаются в социальных медиа, где основную часть контента создают пользователи. Пример - Content ID на YouTube, которые проверяет присутствие в роликах защищенного авторским правом контента.

Торговые боты

Могут равно работать и для покупателей, и для продавцов и помогают найти лучшие предложения о продаже товаров онлайн типа сервиса Google Shopping. Сюда можно включить и различные браузерные расширения - для маркетплейсов, для поиска скидок и купонов и так далее.

Боты также применяются, когда требуется лучшая реакция по сравнению с возможностями человека (например, игровые боты, боты для интернет-аукционов и тому подобное).

Помимо перечисленных, в whitelist Variti попадают боты различных банков и платежных систем, которые помогают автоматизировать процедуру оплаты, боты, которые делают preview в социальных сетях и мессенджерах - заранее собирают информацию, сканируют онлайн-страницу и превращают ее в картинку для превью. Также там есть универсальные мониторинги, которые проверяют состояние серверов, доступность сервисов из интернета и т.д, боты по поиску нецензурных слов на странице и AdSense-боты, которые сканируют страницы в интернете и таким образом понимают, на какой странице какая тематика и какую рекламу показывать.

Пропускаем хороших вперед

Некоторые из наших клиентов не хотят тратить время на то, чтобы разбираться, какой бот хороший, а какой плохой, и просят блокировать всех скопом. Но мы хорошо понимаем пользу хороших.

Например, бот поисковой системы помогает страницам сайта быстрее индексироваться и занимать место в поисковой выдаче. Иначе клиенты вас могут просто не найти в сети. Если отключать всех ботов, то у онлайн-ресурсов может отвалиться какая-то часть функциональности. Поэтому белые боты, которых мы перечислили, мы заранее заносим в глобальный белый список по дефолту. Им без проверок выдается доступ к сайту и разрешены необходимые действия.

Однако помимо глобального белого списка есть еще и локальный белый список. Если у клиента непубличный сайт, и он не хочет, чтобы к нему кто-то ходил извне и индексировал, то он может отключить глобальный список. А вот в локальный белый список можно включать собственные сервисы клиента.

Например, это может быть свой сервер, который мониторит состояние других сервисов и систем, делает бэкап базы, забирает какую-то информацию и т.д. Часто такие сервисы клиенты не перенастраивают, хотя это не очень правильно, и тогда они ходят через защищенный IP-адрес, который мы выдаем.

Также как хороших ботов мы определяем разработчиков, которые намеренно искажают информацию о себе для тестирования в различных средах. Например, ноутбук разработчика представляется мобильным приложением под Android или определенным браузером, чтобы разработчик мог посмотреть, как в этой операционной системе будет выглядеть результат его работы. Мы со своей стороны определяем данную аномалию, обнаруживаем расхождение технических метрик, видим вмешательство в трафик и определяем данный запрос как нелегитимный. Неважно, какими средствами достигается это искусственное изменение среды - через виртуализацию или другие методы, мы видим, что это нелегитимный запрос, поэтому он считается плохим и не попадает на сайт. Поэтому такие случаи нужно тоже добавлять в локальные белые списки, чтобы проверка не производилась.

Можно добавлять либо всю сеть, которая выделена разработчику, либо один IP адрес, под которым он работает. Если это компания и ей выделена сеть со множеством IP адресов, то ее можно добавить в CIDR-нотации, и она не будет подвергаться проверкам.

Однако обелять можно не только по IP адресам, хорошие боты могут делать это и по заголовкам. Например, клиент использует бота, которому нужно иметь беспрепятственный доступ на сайт, но у него плавающий/динамический IP адрес. В этом случае клиенту будет непросто постоянно вносить его в локальный белый список. Тогда, например, мы можем выделить этому боту или сервису особый token в заголовке. Он служит своеобразным паролем и заранее записывается. Тогда все запросы с содержанием этого токена с любых IP адресов не будут подвергаться проверкам. В случае использования внешних автоматизированных сервисов, с которыми нет возможности какой-либо интеграции со стороны защищаемого сервиса, есть вариант обеления по уникальному заголовку user agent с определенным допустимым рейт-лимитом. При превышении заданного порога такие запросы будут подвергаться проверкам на ботовость и не получат доступ к сайту.

Также можно обелять по конкретным локациям или по разделам на сайте. Например, у клиента есть сайт и мобильное приложение, которое ходит в определенную локацию типа website.com/api. У нас есть отдельная услуга по защите мобильных API, но если клиент по какой-то причине не хочет ею пользоваться, то они могут попросить обелить все запросы в область API с любых IP адресов с любых устройств. Но мы очень не рекомендуем действовать таким образом, так как мобильные API сами по себе очень часто становятся целью автоматизированных атак.

Глобальные и локальные whitelists, включая обеление отдельных IP адресов, клиенты могут самостоятельно подключить в своем личном кабинете, а по заголовкам и локациям через техподдержку Variti, например, в Telegram-чате Variti при подключении.

Как хорошие боты могут положить ресурс

Даже хорошие боты, но в руках злоумышленников, могут принести большие проблемы. Например, многие компании ставят двухфакторную авторизацию, чтобы бороться со взломом аккаунтов. Один из методов авторизации - это отправка кода доступа через SMS-сообщения. Для компании такой сервис не бесплатен, стоимость каждого SMS-сообщения - это несколько рублей. До сих пор существуют атаки, которые нацелены на исчерпание таких бюджетов. Например, у атакующего есть база логинов и паролей к определенному ресурсу. Бот, последовательно перебирая эти комбинации и запрашивая для каждой авторизацию через SMS, финансово нагружает компанию.

Поисковые боты также могут положить сайт, как и плохие, если выставить неправильные настройки. Например, можно разрешить Яндексу индексировать сайт со скоростью не 10 страниц в секунду, а 1000. У большинства сайтов в корне есть файл robots.txt, описывающий правила и параметры его индексации, в котором в том числе можно задать скорость индексирования для поисковых систем. Например, если у сайта сильно ограничены ресурсы на одновременное количество обслуживаемых посетителей, то можно эту скорость уменьшить. Если выставить неправильные настройки, то белый бот-поисковик может начать агрессивно сканировать сайт, и он не выдержит нагрузки.

Приведем еще пример возможных проблем от белых ботов - массовая рассылка почтовых писем с содержанием изображений. В целях безопасности почтовые сервисы часто заранее обрабатывают изображения из писем через свои прокси-серверы и транскодируют их перед доставкой, тем самым защищая пользователя от возможности отслеживания по IP-адресу, устройству, геолокации и т.п. Шквал таких запросов на статический контент при почтовых рассылках владелец ресурса может расценить как DDoS-атаку. Тут также требуется знать специфику сервиса и предусмотреть возможность таких массовых рассылок, заранее получив рекомендации от службы поддержки.

Притвориться мертвым белым

Определить, бот или человек, при должном умении и наличии интеллектуальных технологий достаточно просто. А вот отличить плохого бота от хорошего уже сложнее. По сути эти боты между собой не отличаются. Белый или черный это просто термин, который означает, разрешен ли автоматизированный доступ для этого конкретного вида на ресурс. Чтобы получить такое разрешение, боты используют разные методы маскировки.

В исследовании GlobalDots 2019 Bad Bot Report насчитали аж 523 различных типов маскировок ботов. Больше всего плохих ботов (55,4%) притворяется браузером Google Chrome. На втором месте Firefox, на третьем - мобильный браузер Android. В списке также Safari, Internet Explorer, мобильные браузеры Safari Mobile, Opera, поисковые боты Googlebot и Bingbot и многие другие.

Интересно, что боты, которые притворяются браузерами, начали выпускаться еще 20 лет назад, и некоторые из них до сих пор циркулируют в сети - например, боты, притворяющиеся Internet Explorer 5, которых сделали в 1999-ом. А 0.8% плохих ботов используют личину Internet Explorer 7. Некоторые из них даже находят свои цели на немногочисленных сайтах, на которые можно зайти только с особых версий браузеров. Очевидно, что таких онлайн-ресурсов исчезающе мало, и можно просто блокировать ботов с устаревших версий как плохих.

Процесс выявления и сегрегации ботов усложняет еще и то, что почти 74% плохих ботов - это advanced persistent bots (APB), сложные боты, которые используют микс технологий и методов. Их сложнее всего обнаружить, поскольку они заходят с разных подсетей, рандомно меняют IP-адреса, используют анонимные прокси-серверы, Java-скрипты и peer-to-peer сети, умеют автоматически искать необходимую информацию в интернете и часто удачно копируют человеческое поведение.

Кроме того, обычно управляющие ботнетов имеют доступ к настройкам и возможности модификации окружения, в котором боты запускаются. Поэтому ограничиваться при определении ботов только рассмотрением логов запросов, как это делают некоторые антивирусы, неэффективно.

Мы в Variti не опираемся на user agent, а сопоставляем данные с другой информацией, включая IP адрес, статистику, технические метрики, особенности поведения и множество других факторов. Например, обращаем внимание на особенности выполнения кода и различных браузерных расширений, которые в случае ботов (даже для Chrome, запущенного в режиме headless) работают не совсем так, как в реальных браузерах.

В общем, чтобы обнаружить продвинутого, грамотно написанного бота, нужно подключить технический и поведенческий анализ, статистические и репутационные данные и немного магии. Обойти такую проверку ботам уже крайне сложно.

Как узнать, что вас заполонили роботы

Черные боты выделяются своей агрессивностью, так как хороший бот вряд ли будет делать потенциально опасное количество запросов в секунду. Так что опознать ботов можно по возросшему числу запросов, которое никак не сказывается на конверсии, а только замедляет работу ресурса. Даже если резко выросла посещаемость из правильных и нужных каналов, но при этом посетители просматривают очень мало страниц, а статистика демонстрирует высокий показатель отказов это почти наверняка боты. Также хорошим индикатором может быть наплыв посетителей из стран, где вы не ведете бизнес или очень малое время, которое они проводят на сайте - обычным людям нужно какое-то время, чтобы почитать текст на сайте и пролистать странички.

Также признаком может быть резкое увеличение числа новых учетных записей и количества комментариев, жалобы реальных пользователей на спам, увеличение количества спама, который попадает в корпоративный email. Еще один из способов обнаружения ботов - измерение частоты, с которой посетитель попадает на сайт. Если посетитель делает сотни запросов в минуту, скорее всего, это бот.

Нужно следить за заходами при помощи устаревших версий браузеров Firefox, Chrome, Internet Explorer и Safari и трафику, идущему через прокси-серверы либо другие пункты доступа, которые анонимизируют источник трафика. Можно отслеживать неудачные попытки авторизации на сайтах или в связанных с ними приложениях.

Для обозначения запрещенных мест для ботов администратор размещает на сервере файл robots.txt он сообщает поисковым ботам, какие страницы или файлы на вашем сайте можно или нельзя обрабатывать. Хороший бот не будет ходить по путям, которые ему запретили, а плохой обычно старается посетить абсолютно все. Иногда админы ставят таким способом ловушки на ботов: создают тайное место на сайте, и всех пойманных в нем без доверенной подписи ботов банят. Это можно сделать через невидимую ссылку, ссылку через прозрачную однопиксельную картинку или псевдо-адрес страницы с какой-либо приставкой, после чего закрыть путь в эту директорию в файле robots.txt. Для спам-ботов это делать в виде фальшивой формы для регистрации или отправки комментария.

Белые начинают

Хорошие боты были созданы первыми и, как часто это бывает, этими наработками немедленно воспользовались в некрасивых целях. Вполне возможно, что при высоком темпе усложнения ботов нас ждет что-то еще более хитрое и деструктивное - например, переконфигурация хороших ботов для нехороших целей (извините, если мы подали кому-то идею), более усовершенствованная маскировка плохих под хороших или даже stealth-режим, который позволяет ботам обходить и средства защиты, и ловушки. Что думаете вы - как будут развиваться хорошие и как это будут использовать плохие боты?

Подробнее..

Криптоджекинг (Cryptojacking) что за птица?

02.01.2021 20:04:09 | Автор: admin

Источник

Очень актуальная на сегодня тема криптовалют. Биткоин перешел границу в 30 тыс $ за монету и продолжает расти, вместе с криптой увеличивается количество инцидентов связанных скриптоджекингом (Cryptojacking)

Криптоджекинг это схема использования чужих устройств (компьютеров, смартфонов, планшетных ПК или даже серверов) без ведома их владельцев с целью скрытого майнинга криптовалют.

Хакеры прибегают к методам криптоджекинга и похищают вычислительные мощности с зараженных устройств. Складывая все эти мощности, хакеры могут успешно (а главное без существенных затрат) конкурировать с крупными игроками на рынке добычи криптовалют.

Криптоджекинг не новая угроза, но она быстро развивается.Этот тип вредоносного ПО для майнинга имеет тенденцию уменьшаться и увеличиваться в зависимости от цен на криптовалюты.Плохая новость заключается в том, что в 2020 году криптоджекинг набирает обороты. Таким образом, 2018 год был одним из самыхуспешныхдляразработки и распространения вредоносных программдлякриптоджекинга.В 2019 году вначале года наблюдалосьснижениена40%, затем последовал стабильный уровень заражения в 2020 году с небольшимповышениемдо августа.Эти тенденции совпадают с ценой биткойнов за последние три года.

Информация о криптоджекингесильнозанижаетсяв индустрии безопасности, и лишь небольшая часть того, что там есть, из-за природы задействованного вредоносного ПО была замечена.Его единственная цель вычислить числа с использованием компьютерных процессоров, и часто очень сложно отличить легитимный скрипт ПО от скрипта криптомайнера.Кроме того, код часто настолько индивидуализирован и безобиден, что сканеры вредоносных программ не обращают на него внимания.

Пример.

Основные направление криптожекинга Монета крипты Monero

Cредний процессор на примере Intel i5 может обрабатывать около 500 хэшей в секунду всетиMonero.Серверы имеют много процессоров, поэтому они являются более прибыльной целью, чем устройства IoT, но устройства IoT более многочисленны и часто являются более мягкой целью (все цели, включая устройства IoT, веб-браузеры, мобильные телефоны и т.д,

Для статьи все эти устройства сделаем равными (так проще понимать).По текущим ценам хешрейт Monero составляет около 0,30 доллара США в неделю за процессор при майнинге. Можно сказать, что это мизерная сумма, но давайте посмотрим на это с другой точки зрения.Атака с использованием межсайтовых сценариев напоиск Googleможет затронуть 6 миллиардов устройств за один день.Сегодня существует около 20 миллиардовустройств,подключенных к Интернету.Даже тот, кто сможет заразить 10 000 из 20 миллиардов экземпляров (0,00005%), может зарабатывать 2100 долларов в неделю.

Возникает вопрос кто и как может заразить незаметно, например 10 000 хостов?

Самый простой способ автоматически найти уязвимое программное обеспечение.Выполнение кода является самой распространенной категорией уязвимостей за последние три года.Межсайтовый скриптинг (XSS) был уязвимостью номер 1, о которой сообщалось черезHackerOneв 2019 году.

Если говорить о потенциальных исполнителях этих Атак. Те же самые Lazarus (проправительственные хакеры Северной Кореи). По словам экспертов Group-IB, Lazarus активно устанавливают майнеры на зараженные компьютеры. Доходило до смешного: компьютеры, являющиеся точкой входа в скомпрометированную сеть атакуемого банка, также майнили криптовалюту для Lazarus

Причин, по которым криптоджекинг является распространенным, три:

  • он не требует повышенных разрешений, не зависит от платформы и редкозапускаетантивирусные программы.

  • код часто бывает достаточно маленьким, чтобы его можно было незаметно вставить в библиотеки с открытым исходным кодом и зависимости, на которые полагаются другие платформы.

  • Его также можно настроить на туннелирование в зависимости от устройства, а также использовать разновидности зашифрованного DNS, чтобы не вызывать подозрений.

Криптоджекинг также может быть построен практически для любого контекста и на любых языках, таких как JavaScript, Go, Ruby, Shell,Python,PowerShellи т.д.

Пока вредоносной программы есть права на запуск локальных команд, она может использовать вычислительную мощность процессора и запускать добычу криптовалюты.Помимо целых систем, криптомайнеры могут успешно работать в небольших средах, таких какконтейнерыDocker,кластерыKubernetesи мобильные устройства.

Какие экземпляры удалось поймать ?

В июле 2020 года специалистам по информационной безопасности Cisco удалось выявить ботнет-а Prometei который собирал криптовалюту Monero.

По словам исследователей из Cisco Talos, ботнет Prometei был активен с марта и использует комбинацию живых двоичных файлов (LoLBins), таких как PsExec и WMI, эксплойты SMB и украденные учетные данные для перемещения с одного устройства на другое.

Исследователи обнаружили в общей сложности 15 компонентов атаки, каждый из которых управляется основным модулем, отвечающим за шифрование данных перед их отправкой на сервер CnC.Cisco Talos считает, что все различные модули ботнета контролируются одним объектом.

Ботнет также доставляет вредоносное ПО Mimikatz для похищения паролей в зараженные сети.После того, как вредоносная программа поднимает легетимные учетные записи, она использует версию эксплойта EternalBlue для запуска основного модуля: SearchIndexer.exe (майнер Monero).

В конце марта 2018 года Drupal подвергся серьезной уязвимости удаленного выполнения кода (CVE-2018-7600), за которойпочти месяц спустяпоследовала еще одна (CVE-2018-7602), обе метки названные Drupalgeddon 2 и Drupalgeddon 3. Как выяснилось при расследовании удаленное выполнение кода запускалимайнера криптовалюты Monero XMRig

В июне 2019 обнаружили новый майнер криптовалюты для Mac, который Malwarebytes определяет как Bird Miner, зловред находился во взломанном установщике для высококачественного программного обеспечения для создания музыки Ableton Live.

Источник

Подробнее..

Перевод Как я угнал национальный домен Демократической Республики Конго

25.02.2021 16:13:17 | Автор: admin
Примечание: проблема решена. Сейчас национальный домен .cd уже не делегирует полномочия скомпрометированному нейм-серверу

TL;DR Представьте, что может произойти, если национальный домен верхнего уровня (ccTLD) суверенного государства попадет в чужие руки. Однако я (@Almroot) купил доменное имя, которое указано для делегирования NS в национальном домене Демократической Республики Конго (.cd), и временно принял более 50% всего DNS-трафика для этой TLD. На моём месте мог оказаться злоумышленник, который использовал бы эту возможность для MITM или других злоупотреблений.



Вступление


За неделю до Рождества я решил провести анализ всех записей NS для всех TLD в мире. И моё внимание привлекло одно обстоятельство. У домена scpt-network.com был указан код статуса EPP redemptionPeriod. Это означает, что владелец не перечислил деньги за продление домена. Если владелец продолжит игнорировать оплату, то у него отберут собственность и домен поступит в свободную продажу.

Довольно проблематичная ситуация, поскольку он входит в список NS-серверов, управляющих зоной .cd:

almroot@x:~$ dig NS +trace cd | grep "cd."cd.172800INNSns-root-5.scpt-network.com.cd.172800INNSigubu.saix.net.cd.172800INNSsangoma.saix.net.cd.172800INNSns-root-2.scpt-network.com.cd.172800INNSsabela.saix.net.cd.172800INNSns-root-1.scpt-network.com.

Я решил на всякий случай написать bash-скрипт, который уведомит меня при любом изменении EPP-статуса.

К моему удивлению, примерно через неделю пришло уведомление, что домен перешёл в статус pendingDelete.

Я осознавал всю серьёзность ситуации. Доменное имя вскоре выставят на продажу для всех желающих, то есть любой человек может элементарно завладеть нейм-сервером .cd.

Я изменил скрипт и начал поминутно пинговать регистратора на предмет дальнейших изменений статуса.

Вечером 30 декабря пришло уведомление. Я открыл ноутбук и купил доменное имя, чтобы оно не попало в чужие руки.



Поскольку оставались ещё три записи делегирования на SAIX (South African Internet eXchange, Южноафриканская точка обмена трафиком), национальный домен сохранил работоспособность (хотя скорость резолвинга любых доменов немного уменьшилась).

Завладев scpt-network.com, я мог настроить любой поддомен на своё усмотрение. Например, если создать новый поддомен ns-root-1 с A-записью, которая указывает на IP-адрес 1.3.3.7, то на этот адрес 1.3.3.7 пойдут DNS-запросы для зоны .cd. Любой DNS-ответ на эти запросы будет принят как легитимный.



Если не ответить на запрос, то абонент словит таймаут с кодом состояния SERVFAIL. Это хорошо, потому что при получении такого кода он попытается связаться с любым другим сервером имён (NS record) для этой зоны. Так он в конечном итоге попадёт в одну из нормальных записей SAIX и будет соответствующим образом перенаправлен в нужное место назначения.

Потенциальное влияние


Захват национального домена верхнего уровня суверенного государства имеет серьёзные негативные последствия, особенно если этот домен попадёт в руки киберпреступников или иностранного противника. Демократическая Республика Конго (ДРК) немаленькая страна. Это примерно 90 миллионов человек, не говоря о многочисленных международных компаниях и организациях, работающих в этой доменной зоне.

Угон DNS-записи TLD целой страны явление редкое, но не новое. Например, десять лет назад киберпреступники захватили домен бывшего Советского Союза (.su), а в 2015 году вьетнамские сайты Lenovo и Google (.vn) также стали жертвами угона DNS. Перенаправление DNS-трафика с легальных сайтов .cd на фишинговый сайт одна из очевидных возможностей для злоупотреблений, но есть и другие:

  • Пассивный перехват DNS-трафика
    для слежки или эксфильтрации данных
  • Создание новых доменных имён из воздуха
    представьте себе возможности для быстрой генерации новых доменных имён с переключением ботнета на новые командные серверы каждые несколько минут, так что их никто не успевает заблокировать (техника fast flux)
  • Атаки с удалённым выполнением кода (RCE) в локальных сетях
    жертвами станут компании, которые используют протокол WPAD (протокол автоматической настройки прокси)
  • Поддельные DNS-ответы на законные DNS-запросы
    полный захват корневых доменов в зоне .cd или проведение DDoS-атаки.

Например, я мог написать эксплоит для захвата конкретного домена в зоне .cd. Представьте, что для любых NS-запросов к google.cd я всегда возвращаю ответы ns-root-1.scpt-network.com (вместо этих четырёх: [ns1,ns2,n3,ns4].google.com). Абонент получит такой ответ, и отправит любые последующие DNS-запросы к ns-root-1.scpt-network.com.

Это также заставило меня задуматься: а что, если отвечать на все NS-запросы ссылкой на себя. Тогда для любого запроса, на который ответит 1.3.3.7, все поиски домена в конечном итоге пойдут по этой ссылке. И весь последующий сетевой трафик будет перенаправлен на 1.3.3.7, что может привести к DDoS-атаке.

На самом деле это также повлияет на доступность всей TLD, ведь 50% DNS-ответов станут неправильными. Силу (обеих) DoS-атак можно увеличить путём установки высокого TTL в ответах DNS.

Сделаем ещё один шаг вперёд. Скажем, я конкретно подделываю TXT-записи для сервера google.cd. С помощью поддельных текстовых файлов я обманываю
систему проверки DNS-01 у регистратора Lets Encrypt и получаю действительный сертификат для google.cd, после чего эффективно взламываю зашифрованный канал SSL/TLS.

Поскольку я могу контролировать делегирование NS-серверов для любого домена .cd и получить валидные сертификаты, то могу провести MITM-атаку даже если жертва использует SSL/TLS.

Примечание переводчика. Некоторые описанные методы доступны государственным службам, которые контролируют национальные домены в своих странах.

В то время как Google применяет различные контрмеры против таких злоупотреблений, можно с уверенностью сказать, что это не относится ко всем корневым доменам в зоне .cd. Дополнительную информацию о том, как удостоверяющие центры проверяют право собственности на домены, см. в BR 1.7.3.

И последнее, но не менее важное: имея привилегированный доступ на вышестоящий хост с контролем DNS, я могу проникнуть в локальные сети компаний (пример на скриншоте ниже), которые отправляют DNS-запросы для WPAD можно отслеживать их запросы, подделать ответы и перенаправить жертву для загрузки и выполнения вредоносной конфигурации прокси-сервера на JS. У протокола WPAD своя куча проблем, включая уязвимости RCE, как рассказывали хакеры из команды Project Zero в Google.



Исправление проблемы


7 января 2021 года я связался с административными и техническими контактами, указанными для зоны .cd на странице IANA. Первоначально я хотел передать домен оператору .cd.

Хотя один из контактов ответил и направил меня к коллеге, на момент написания этой статьи я не получил письменного подтверждения, что они устранили проблему. Но вскоре DNS-трафик перенаправили на scpt-network.net.

8 января я также отправил отчёт по программе Internet Bug Bounty в HackerOne, которая предлагает вознаграждение за ответственный взлом инфраструктуры интернета.

Заключение


Угон DNS-сервера несёт крайне негативные последствия, особенно если у злоумышленника плохие намерения. Эта уязвимость затрагивает не только один сайт, поддомен или один корневой домен. Жертвой фишинга, MITM или DDoS может стать абсолютно любой сайт .cd, включая сайты крупных международных компаний, финансовых учреждений и других организаций. А это вторая по численности страна Африки и популярная доменная зона.

На момент написания этой статьи я всё ещё владею доменным именем scpt-network.com хотя делегирование NS-запросов из зоны .cd прекратились примерно 8 января 2021 года после того, как я с ними связался. Эту операцию я провёл для того, чтобы предотвратить захват злоумышленниками доменной зоны Демократической Республики Конго, когда любой желающий мог угнать доменное имя одного из серверов, управляющих ccTLD. К счастью, в этом случае всё обошлось.
Подробнее..

Категории

Последние комментарии

  • Имя: Макс
    24.08.2022 | 11:28
    Я разраб в IT компании, работаю на арбитражную команду. Мы работаем с приламы и сайтами, при работе замечаются постоянные баны и лаги. Пацаны посоветовали сервис по анализу исходного кода,https://app Подробнее..
  • Имя: 9055410337
    20.08.2022 | 17:41
    поможем пишите в телеграм Подробнее..
  • Имя: sabbat
    17.08.2022 | 20:42
    Охренеть.. это просто шикарная статья, феноменально круто. Большое спасибо за разбор! Надеюсь как-нибудь с тобой связаться для обсуждений чего-либо) Подробнее..
  • Имя: Мария
    09.08.2022 | 14:44
    Добрый день. Если обладаете такой информацией, то подскажите, пожалуйста, где можно найти много-много материала по Yggdrasil и его уязвимостях для написания диплома? Благодарю. Подробнее..
© 2006-2024, personeltest.ru