Módulo Radare2 para Yara

Desde el equipo de YaraRules Project nos gustaría presentaros un nuevo módulo que hemos desarrollado que permite utilizar la información que nos provee radare2 para crear firmas de Yara.

Ya hemos hablado en este blog de Yara (potente herramienta open-source para búsqueda de patrones en binarios) que además, nos permite ampliar sus funcionalidades a través del uso de módulos, bien usando los ya oficialmente distribuidos (PE, ELF, Cuckoo, Math, etc), bien diseñando nuestros propios módulos (como explica muy bien aquí la documentación de Yara).

Por otro lado, todos los que conocemos radare2 sabemos que es un framework de reversing muy versátil, open-source, y que entre otras muchas funcionalidades, nos permite obtener mucha información de un binario y además soporta tantos tipos de formatos de ficheros (ELF, Java Class, Mach-O, COFF, Gameboy, Nintendo Switch bins, SNES roms, WASM, Compiled LUA, PCAP files, etc.), que resulta difícil encontrar otra herramienta de estas características que lo haga.
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¿Cómo acreditar el consentimiento? Aterrizando el RGPD


Ya hemos comentado anteriormente que uno de los cambios más significativos que introduce el nuevo reglamento está en la transformación del consentimiento. Una nueva visión que refuerza la voluntad del usuario para que su determinación no arroje dudas ni se preste a ambigüedades, no se sobreentienda ni se pueda abusar de ella haciéndola extensiva a otros aspectos no informados.

También se pide que el consentimiento sea acreditable, y esto gracias al principio de “accountability” o “responsabilidad proactiva”.
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Guías Safer

Como ya sabéis Wannacry también hizo sus estragos en el Sistema Nacional de Salud de Reino Unido afectando a cerca de 25 hospitales y centros médicos. Las noticias hablan de que se paralizaron los sistemas y que en algunos casos se tuvo que desviar pacientes a otros hospitales.

En mi opinión, las organizaciones pertenecientes al sector sanitario deberían estar mínimamente preparadas para poder hacer frente a un ataque de este tipo y conseguir que la afectación fuese la menor posible.

Si hacemos un análisis diferencial de la organización con respecto a un estándar, mejores prácticas, etc., podremos tener una visión de cuáles son los puntos más débiles de la organización y sobre los que tendremos que actuar de manera inmediata. En el caso de los entornos sanitarios las referencias más conocidas son la HIPAA y la ISO 27799.
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Security On Air (Episodio II)

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Defendiendo nuestros dispositivos IoT

Mucho se ha hablado últimamente de los ataques en IoT, pero muy poco de cómo defenderse. Así pues, me puse a investigar un poco sobre las medidas de las que disponemos los Makers a la hora de incrementar la seguridad en nuestros dispositivos conectados a Internet.

A estas alturas de la partida todos sabemos que Arduino se ha impuesto como la plataforma de hardware libre por excelencia y navegando un poco por su web oficial puede verse que hace relativamente poco tiempo han lanzado al mercado una nueva placa denominada MKR1000, entre cuyas especificaciones técnicas me llamó especialmente la atención un punto que decía ECC508 CryptoAuthentication.

Placa Arduino MKR1000

Placa Arduino MKR1000

Pues bien, si indagamos un poco más descubrimos que Arduino ha integrado el chip ATECC508A de Atmel, el cual nos dota con las bondades del algoritmo de Curva Elíptica Diffie–Hellman en nuestros dispositivos IoT. Es un buen principio, pero… ¿qué más tiene Atmel preparado para la seguridad? Además del cifrado asimétrico cubierto por la familia de dispositivos basados en ECC, encontramos los dispositivos basados en SHA y en AES. Es cuestión de elegir la familia que mejor se adapte a las necesidades de nuestro proyecto.

Vamos a estudiar un poco que características tiene cada una de las familias.

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Tendencias de malware junio 2017. Destacado: NotPetya

Como todos los meses, desde el laboratorio de malware queremos compartir con vosotros lo que se está cociendo en el mundo del malware. Recordar que en este tipo de entradas encontraremos amenazas conocidas, vistas en otras fuentes o analizadas directamente en nuestro laboratorio, pero el objetivo del post es conocer qué tipo de amenazas están activas.

A continuación, mostramos un diagrama con la información recopilada este mes desde el laboratorio:

Para poder observar de un modo más visual determinadas tendencias relativas a la infraestructura de algunas amenazas actuales, una vez más queremos mostraros unas gráficas que consideramos interesantes. La idea es sencilla y consiste en recopilar de diferentes fuentes abiertas y de fuentes propias, direcciones IP de Command and Control (C2 a partir de ahora).

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El lado mimi (mimikatz) de #NotPetya

Uno de los aspectos que más nos ha llamado la atención desde el laboratorio de malware de #NotPetya es el módulo que según parece contempla código de la herramienta mimikatz. Es una automatización del proceso de cualquier test de intrusión que creemos que merece la pena estudiar y tratarla con cariño, para aprender. Para el análisis nos centramos en la versión de 32 bits del binario:

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Revisión de Trickbot V24

Desde el laboratorio de malware, como ya se imaginará más de uno, le tenemos cierto cariño a Trickbot. Es curioso ver cómo avanzan paso a paso en cuestión de semanas. Hace relativamente poco estaban añadiendo objetivos nuevos en su versión 19, y en pocos días, avanzan hasta la versión 24, con nuevas mejoras en cuestión de ofuscación de información y de ocultación en el sistema.

En esta entrada vamos a repasar los detalles interesantes que hemos visto modificados en esta última versión.

Lo primero, para constatar cual es la versión del binario que nos ha caído entre manos, extraemos de las strings del proceso la versión de la configuración que carga de sus recursos.

Como podemos observar, se trata de la versión 1000024, y el código de campaña es mac1.

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Análisis del Timeline de una evidencia con Plaso

Plaso, evolución de la herramienta conocida como log2timeline, es una herramienta desarrollada en Python que permite extraer la línea temporal de todos los eventos ocurridos en un sistema. Admite como como datos de entrada ficheros, discos virtuales, dispositivo de almacenamiento , algún punto de montaje o un volcado de imagen de disco. Como nota aclaratoria aunque la nueva herramienta pasa a denominarse plaso, para ejecutarla se hará a través de “log2timeline.py” lo cual puede llegar a causar confusión.

Plaso nos ofrece un conjunto de herramientas, que de forma resumida son:

  • log2timeline: extraer el time line de todos los eventos.
  • psort: procesamiento de los datos extraídos.
  • pinfo: muestra los datos del fichero de almacenamiento plaso.
  • image_export: exporta ficheros de una imagen.

Log2timeline se encarga de analizar los datos recibidos como parámetro de entrada generando un fichero de salida con formato “plaso”, el cual contendrá toda la información de los datos analizados. Dicho fichero de almacenamiento plaso contendrá información como:

  • Cuando se ejecutó la herramienta.
  • Metadatos de los ficheros analizados de los datos de entrada.
  • La información parseada.
  • Número de eventos extraídos de los datos de entrada.

Para las pruebas realizadas he optado por usar una imagen de prueba en formato EnCase (parte1 y parte2), accesible para cualquiera que quiera realizar las pruebas.

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Nuestras radiografías de NotPetya

Desde el laboratorio de malware hemos estado atentos y analizando varios aspectos de lo que se ha llamado NotPetya, Wannapetya, ExPetya, etc. Lo que primero que nos preocupó en el laboratorio era conocer exactamente como se estaba propagando el malware. Para ello partimos de la dll (027cc450ef5f8c5f653329641ec1fed91f694e0d229928963b30f6b0d7d3a745) que se puede encontrar en Hybrid Analysis.

En el entorno de laboratorio levantamos dos máquinas Windows 7 sin los parches para protegernos de EternalBlue. El análisis de McAfee también ha mostrado el mismo comportamiento a nivel de red en este magnífico informe publicado durante los primeros días. A partir de ahí planteamos los siguientes dos escenarios:

Escenario 1:

Las dos máquinas no están en el dominio, pero existe en las dos máquinas un usuario con las mismas credenciales. Estas máquinas están en el mismo segmento de red.

Una vez preparado el entorno ejecutamos la dll del siguiente modo:

$ rundll32.exe  petya.dll,#1

A partir de este momento vemos como el equipo A (11.11.11.66) empieza a generar peticiones ARP para descubrir nuevos equipos dentro del mismo segmento de red. En nuestro caso, encuentra el equipo B (11.11.11.4) e inmediatamente intenta la autenticación sobre la máquina remota y se autentica. A continuación, el malware empieza a copiar la dll (en nuestro caso la hemos llamado lolz.dll) al recurso remoto:

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