Security Art Work

Durante los últimos años han proliferado en el mercado tecnológico soluciones relacionadas con la detección del fraude a través de sistemas de inteligencia artificial basada en explotación de datos masiva (Big Data). La detección de patrones anómalos y correlación de eventos son dos de los elementos clave de éstas soluciones que permiten detectar los “inicios” de las anomalías antes de que se produzcan tanto a nivel de transacciones económicas, operacionales como de cualquier otro dato relacionado o no que se determine en un orden del tiempo o en lugar concreto.

Las soluciones FDP tienen por objetivo la correlación de eventos de manera efectiva dentro de los procesos de negocio relacionando datos de transacciones (financieras, comerciales u operativas) con determinaciones de patrones de riesgo. Así pues, basado en un modelo de datos adecuado consiguen hacernos llegar potenciales situaciones de riesgos previamente identificadas con un detalle adecuado para poder gestionar “la anomalía”.

Profundizando en las soluciones FDP (Fraud Detection and Prevention) hemos de encontrar primero aquellas que se han “encasillado” en un determinado nicho de trabajo con alta especialización y, por otro lado, las que desde la particularidad han ido adquiriendo gradualmente mayores ámbitos de aplicación. [Read more…]

Aquellos que llevamos muchos años protegiendo la información corporativa e investigando incidencias de fuga de información lo tenemos claro. No todo está detrás de un teclado en materia de secuestro de información, pérdida de datos y prevención de dichos eventos.  A pesar de ello, los esquemas de incidencia, los eventos no esperados, las acciones de las personas y el entorno no dejarán jamás de cambiar de forma sorprendente.

Básicamente hay que diferenciar tres elementos clave para determinar una incidencia de fuga de información:

Entorno: La evidencia de investigación no siempre está en un directorio, un equipo o un archivo. El entorno de fuga de información está compuesto por un conjunto de características de personas, la cultura empresarial, los medios y tiempo en que se desarrolla el proceso de fuga. En la evaluación del entorno podemos encontrar las relaciones de confianza, la segregación funcional, los sistemas de comunicación y un largo etcétera completado por las medidas de control puestas en marcha para la prevención de fuga de información.

Valor de la información:  No todas las fugas de información son importantes ni es posible prevenir el 100 % de los casos. No es lo mismo que se lleven unos resultados empresariales antes de cierre de ejercicio cuando la situación financiera es adecuada que cuando no lo es. De una manera sencilla, el valor de la información tiene una cotización dependiendo de la clasificación de la información que pudiéramos realizar más el impacto que significaría dicha fuga de información a nivel corporativo. Por lo tanto, la clasificación no es un elemento estático al que recurrir sino que proporciona el valor de impacto en caso de fuga dependiendo de un conjunto de criterios asociados al momento en que se produce, la estrategia empresarial y el valor en mercado negro (habitualmente a través de Dark Web). Existen más criterios para determinar el valor de información pero, desde luego, la categorización debe de adaptarse a la realidad del propietario de la información.

Motivación: La fuga de información corresponde a una motivación, racionalización y un esquema de vulneración. Uno de los problemas que suele aparecer en las investigaciones de fuga de información es que no se realiza dicho análisis desde una perspectiva plural y relacionada con la motivación y suele centrarse en la determinación del esquema en uno de los entornos. Es por ello que cuando hablamos de fuga de información basada en sistemas de información puede dejarse de lado el resto de elementos que constituyen la visión global del incidente. Si perdemos ésta perspectiva global, difícilmente podríamos adoptar medidas correctoras o preventivas que respondieran a una situación similar.
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Normalmente, cuando auditamos una aplicación web mal programada en su backend, es habitual encontrarnos con vulnerabilidades de inyección SQL. Principalmente inyecciones ciegas basadas en error o, si tenemos mucha suerte, basadas en unión de tablas. Sin embargo, lo que no es muy habitual es encontrarnos con una inyección sql fuera de banda.

Éstas no solo dependen de que la aplicación sea vulnerable sino de que el servidor tenga habilitados mecanismos que nos permitan exfiltrar la información por una banda distinta a la propia aplicación web.

El propio hecho de que los resultados sean devueltos por una vía completamente diferente, unido a que éstas pueden ser muy variadas, hace que sea muy difícil utilizar herramientas automatizadas para explotar este tipo de vulnerabilidades. Aún así, en ciertos casos donde los tiempos de respuesta de un servidor sean muy lentos o irregulares, puede merecer la pena tratar de exfiltrar la información de dicha forma.

Como ejemplo vamos a echar un vistazo a una inyección que me he encontrado recientemente en una auditoría web.

En este caso, la vulnerabilidad resultaba muy extraña puesto que el parámetro se llamaba sql***, pidiendo a gritos una inyección, pero la web no devolvía errores y no parecía ser afectada por técnicas basadas en tiempo. Sin embargo, nuestro mejor amigo Burp active scan parecía convencido de que existía una inyección en dicho parámetro.
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En el post de hoy continuamos con nuestra saga de (Cyber) Guerra Fría en la que para esta cuarta entrada nos situamos en Irán, un país de actualidad.

Contexto geoestratégico y político

Geoestratégicamente es destacable la rivalidad histórica latente entre Irán y Arabía Saudita que muchos asemejan a lo que fuera la Guerra Fría entre Estados Unidos y la (ex)Unión Soviética. Como en muchas rivalidades en esta zona del mundo, las diferencias religiosas juegan un factor crucial (Irán es mayoritaríamente chiíta y Arabia Saudita sunita), y a ésto hay que sumarle que ambos paises se encuentran enfrascados en una lucha por el dominio regional del territorio intentando hacerse con un control sobre un corredor terrestre hacia el Mediterráneo. Además hay añadir la inestabilidad política que se generó en la región a raíz de la Primavera Árabe y por supuesto los intereses en la zona de las grandes potencias y demás tensiones socio políticas . Tal y como se observa en el mapa, Arabía Saudita estaría apoyada por los países marcados y contaría con el apoyo de USA e Israel.

Recientemente Irán ha saltado a la palestra por la retirada por parte del gobierno de Trump del  acuerdo nuclear JCPOA (Joint Comprehensive Plan of Action), acuerdo por el que Irán se comprometía a limitar su polémico programa de energía atómica y a cambio se le levantarían las sanciones económicas impuestas, se le permitía reanudar sus exportaciones de petróleo a mercados internacionales y -entre otras muchas acciones- retomar el uso del sistema financiero de comercio global. Tras la ruptura con este acuerdo nos encontramos ante una situación de previsible presión económica contra Irán y algunos investigadores ya apuntan a que en los próximos meses veremos represalias por parte de Irán contra Occidente, incluidas operaciones ofensivas en el ciberespacio.
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Siguiendo nuestra clasificación y análisis de las amenazas Linux e IoT activas en la actualidad, en el presente artículo vamos a indagar en un malware detectado muy recientemente en nuestros honeypots, la botnet Linux.Omni. Dicha botnet nos ha llamado particularmente la atención debido a las numerosas vulnerabilidades incluídas en su repertorio de infección (11 diferentes en total), pudiendo determinar, finalmente, que se trata de una nueva versión de IoTReaper.

Análisis del binario

Lo primero que nos llama la atención es la etiqueta que se da el malware en el momento de la infección del dispositivo, es decir, OMNI, pues estas últimas semanas estábamos detectando OWARI, TOKYO, SORA, ECCHI… todas ellas versiones de Gafgyt o Mirai y, que poco innovan respecto a lo reportado en artículos anteriores.

Así pues, analizando el método de infección, encontramos las siguientes instrucciones:

Tal y como se puede observar, es un script bastante estándar y, por tanto, importado de otra botnet. Nada nuevo.

A pesar de que todo apuntaba a que la muestra se trataría de una variante estándar de Mirai o Gafgyt, llevamos a cabo la descarga de la muestra.
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