Análisis de Linux.Omni

4 de junio de 2018 Por

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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Simple & crazy covert channels (I): Asciinema

21 de mayo de 2018 Por

En la preparación de nuestras auditorias muchas veces perdemos bastante tiempo desarrollando herramientas que requieren de un gran trabajo y que, en muchos casos, no llegan a pasar desapercibidas para esos usuarios con un perfil algo más técnico.
Sin embargo, existen otros métodos más sencillos (e igualmente efectivos) de llevar a cabo la exfiltración de información, como es a través de herramientas no pensadas en un primer momento para ello y, que con ajustes relativamente sencillos, nos permiten llevarlo a cabo.

Así pues, durante el siguiente artículo se llevará a cabo el análisis de la herramienta asciinema, así como las diferentes posibilidades de uso y como ésta puede ser integrada con un vector de ataque.

Asciinema es una herramienta bastante simpática que suelo utilizar para demos cuya única función es el registro de la sesión del usuario y la de facilitar una URL que nos permite compartir de forma sencilla la visualización de la actividad del usuario. Una información muy valiosa que puede ser usada de forma malintencionada.

A continuación vamos a ver si podríamos llegar a usarla como un keylogger de Linux y cuales serían las modificaciones necesarias a aplicar.
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Drupalgeddon 2: una lucha entre mineros

19 de abril de 2018 Por

El pasado 28 de marzo el equipo de Drupal publicó la vulnerabilidad CVE-2018-7600, la cual permite la ejecución remota de código en las versiones 7.x 8.x y ha sido calificada como crítica.

Tal y como se hizo eco el portal https://isc.sans.edu/, dicho CVE está siendo utilizado para el minado de criptomoneda. Sin embargo, no solo hemos encontrado que hay más de un grupo utilizando la presente vulnerabilidad, sino que compiten entre ellos por el control de los mismos.
Así pues, en el siguiente post se va a llevar a cabo el análisis de los diferentes malware que hacen uso de la vulnerabilidad de Drupal, así como de la metodología utilizada tanto para la detección de servidores vulnerables como para la infección del mismo por parte de las diferentes muestras detectadas.

Según hemos podido encontrar, la detección de los servidores vulnerables se hace a través de lo que ha sido bautizado como Drupalgeddon 2: [Read more…]

Análisis de Samouri: una botnet de noobs, para noobs

9 de marzo de 2018 Por

Hace unos días encontramos un malware Linux con elementos bastante conocidos hasta la fecha, sobretodo importados de Gafgyt. Sin embargo, ciertas modificaciones hicieron que le dedicáramos el tiempo de analizarlo.

En un primer momento, el malware lleva a cabo funciones de reconocimiento del entorno, obteniendo la IP pública del sistema o el Endianness, donde por defecto tomará little endian (recordemos que arquitecturas como ARM, PowerPC o MIPS pueden trabajar con ambos órdenes.) [Read more…]

Análisis de Linux.Okiru

18 de diciembre de 2017 Por

Siguiendo con nuestra campaña de detección y documentación de botnets IoT, hace unos días encontramos otra amenaza no clasificada con anterioridad. Fue subida por primera vez a la plataforma VirusTotal el 3 de noviembre y solamente es detectada como maliciosa por 4 antivirus.

Durante el artículo se van a analizar dos variantes del malware, las cuales se diferencian fundamentalmente en su propagación. La primera de ellas fue detectada en nuestros sistemas honeypot (concretamente para la arquitectura SPARC). La segunda se trata de una variante de la primera, la cual fue encontrada bajo la arquitectura Intel x86_64, y de la cual el laboratorio de malware Netlab360 se hizo eco hace unos días.

Al no encontrar registros de su identificación, hemos decidido clasificarla como Linux.Okiru, debido al nombre de sus binarios.
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Botconf, dans la maison du botnet

13 de diciembre de 2017 Por

El pasado 6, 7 y 8 de diciembre tuvo lugar en Montpellier la 5ª edición de la Botconf.

Durante los tres días, más de 300 personas asistieron a la conferencia de las botnets por excelencia. Las charlas fueron todas de un alto nivel y se abordaron temas que fueron desde el desarrollo de herramientas para la obtención o clasificación de malware hasta los problemas legales que pueden acarrear la publicación de ciertas evidencias en nuestros descubrimientos.

A continuación se resumen algunas de las más de veinticinco charlas expuestas:

How to Compute the Clusterization of a Very Large Dataset of Malware with Open Source Tools for Fun & Profit

La charla que dio comienzo a la conferencia expuso la necesaria automatización en la clasificación de familias de malware, dado el elevado número de muestras con las que en estos días suelen trabajar los analistas.

Así pues, se nos presentó la implementación de varios algoritmos de Deep Learning para la clusterización de datos a partir del parseo de los resultados de análisis estáticos previos, como también algunos de los problemas surgidos relacionados con la dificultad que todavía supone la gestión de la complejidad por el Big Data.
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Análisis de Linux.IotReaper

6 de noviembre de 2017 Por

Hace un par de días conocimos la existencia de una nueva amenaza IoT considerablemente más elaborada que cualquiera de las detectadas hasta la fecha (http://blog.netlab.360.com/iot_reaper-a-rappid-spreading-new-iot-botnet-en/), dicha botnet ha sido bautizada por Netlab 360 como IotReaper. Así pues, desde el laboratorio de malware de S2 Grupo hemos obtenido y analizado algunas de las muestras relacionadas.

Infraestructura

La infraestructura de la red es bastante similar a la de la botnet Mirai, siendo formada ésta por cuatro elementos:

  • Servidor Report: Encargado de recolectar la información remitida por los bots.
  • Servidor Downloader: Encargado de proporcionar las samples del malware vía HTTP. La presencia de elemento permite la continua incorporación de actualizaciones sin necesidad de dejar en desuso versiones anteriores del malware.
  • Servidor C2: Encargado de remitir las órdenes de denegación de servicio.
  • Bot: Dispositivo IoT infectado por la botnet IotReaper.

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Análisis de Linux.Helios

23 de octubre de 2017 Por

Desde hace varias semanas venimos detectando desde el laboratorio de malware de S2 Grupo una nueva variante de malware para arquitecturas Linux e IoT, registrado por primera vez en la plataforma VirusTotal el pasado día 18 de Octubre, y al cual hemos denominado Linux.Helios, debido al nombre de ciertas funciones presentes en la muestra.

Destacamos que las principales firmas de antivirus no clasifican de forma unánime esta muestra: van desde ELF.DDoS hasta Tsunami, pasando por Gafgyt o Mirai. [Read more…]

Mirai Año Uno: Evolución y adaptación de una botnet

5 de octubre de 2017 Por

Desde el laboratorio de malware de S2 Grupo llevamos más de un año siguiendo los pasos del malware Mirai. El 1 de agosto de 2016 se registró la primera petición de un dispositivo infectado por esta botnet, que a pesar de no ser la primera de su especie ya que, entre otras, Gafgyt o Remaiten habían llegado antes, ha marcado un antes y un después en cuanto al conocimiento por el gran público de la dimensión que supone la amenaza de los dispositivos IoT.

Mirai provocó los dos ataques de denegación de servicio más grandes hasta la fecha; el ataque a la web de hosting OVH con más de 1 Tbps de carga (el mayor ataque registrado hasta el momento), y el ataque a Dyn, que provocó la caída de portales como Twitter, Facebook o Paypal.

A continuación se adjunta un informe que tiene como objetivo exponer muchas de las características que hemos podido registrar en la botnet y la evolución sufrida durante su año de existencia.

Para la redacción del siguiente análisis nos hemos basado en las 342 muestras pertenecientes a diferentes variantes de Mirai recolectadas a través de nuestros sistemas honeypot, así como también en la extracción de muestras y/o análisis estáticos de las plataformas detux.org, linux.huntingmalware.com y VirusTotal. En total se ha hecho uso de una población de más de 1200 muestras. Esperamos que el informe os resulte de interés.

– Descargar informe –

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Análisis de TrumpBot

4 de septiembre de 2017 Por

(Este año no hemos publicado la habitual imagen de la playa como aviso de vacaciones, aunque creo que es evidente que no hemos estado mucho por aquí. Sea como fuere, ya estamos aquí de nuevo).

A mediados del mes de julio capturamos una muestra de un binario de tipo ELF y arquitectura ARM que nos llamó la atención. Durante el siguiente documento se va analizar dicha muestra.

sha256: 9013164a2694a44cbafb22ea6c842af7fd26f327073a9d52b2c2e266ffd499fc

 La primera instrucción que ejecuta en el sistema el malware es la escritura de la cadena “TRUMP IS DADDY” en la terminal del sistema infectado.

Tras ello, el malware conecta con el servidor C2 a través de la IP 198.50.154.188 utilizando la instrucción !getid. En caso de recibir datos del servidor, el bot enviará 7 bytes pertenecientes al paquete recibido.

Una vez establecida la conectividad, el bot se mantendrá a la espera de la orden del servidor C2 a través de la llamada al sistema nanosleep, ubicada en la función fcn.0000c84c. Según se ha podido detectar, el malware tiene habilitadas cuatro posibles instrucciones: !webfuck, !rape, !urid y !exit, a través de los cuales implementa dos ataques de denegación de servicio HTTP Flood y UDP Flood.

El primer ataque detectado es HTTP Flood, el cual se ejecuta a través de la instrucción !webfuck y permite la adición de parámetros adicionales como la URL, además del host, característica que permite ajustar el ataque contra recursos específicos.

El contenido de la petición del C2 se compara a través de la función fcn.00009c80.

Tras la gestión de los datos obtenidos desde el servidor C2, se elabora la petición HTTP a través de la función fcn.000082d4.

(Pinchar para ampliar)

La otra opción dedicada a la denegación de servicio es !rape, la cual emplea el ataque UDP Flood.

Podemos observar cómo, del mismo modo que el anterior ataque, accede hasta tres veces a la función fcn.0000b758, dedicada a la gestión de la información recibida por parte del servidor C2. Finalmente, llama a la función fcn.000081cc, que será la encargada de elaborar la petición UDP a través de los parámetros indicados.

Destacar la característica que dota de nombre al malware, el cual lleva a cabo la denegación de servicio a través del envío de la cadena “trumpisdaddy” repetidas veces contra el host y puerto indicado.

Por último, la otra opción (además de !exit) implementada en el malware es la instrucción !urid, la cual tiene como función implementar un tiempo de reposo hasta la próxima activación.

Puesto que no se detectan funciones dedicadas a la difusión del malware, todo parece indicar que la muestra analizada forma parte de un engranaje más grande y que su única función es la implementación de una backdoor para la comunicación con el servidor C2.

Tras el análisis, podemos concluir que TrumpBot se trata de una nueva botnet IoT cuyos principales objetivos son routers y cámaras web de arquitectura ARM. Se trata malware sencillo pero efectivo, pues mediante pocas líneas de código implementa dos ataques además de características que permite la personalización de campos, los cuales repercuten directamente en la efectividad del ataque.