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Botconf, dans la maison du botnet

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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Plantillas con malas intenciones

Hace unos días analizando varios correos di con uno que contenía un adjunto sospechoso. Era un documento .docx que a simple vista no tenia nada dentro pero ocupaba 10 kb.

El correo había pasado todas las barreras, tanto SPF, como los dos antivirus que tienen las pasarelas, y también el filtro anti spam.

El fichero .docx se puede tratar como un comprimido. Una vez extraído su contenido, me puse a analizar todos los ficheros del directorio en busca de dominios o direcciones IP que se pudiesen ver en claro:

Y logré encontrar algo interesante dentro de la ruta word/_rels/document.xml.rels donde aparece lo siguiente:
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Análisis de Linux.IotReaper

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

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…]

Linux.Bew: un backdoor para el minado de Bitcoin

En el siguiente artículo vamos a analizar una muestra del binario catalogado por varias firmas antivirus como Linux.Bew. (Virustotal), malware de tipo ELF del cual hemos detectado actividad durante este último mes.

sha256: 80c4d1a1ef433ac44c4fe72e6ca42395261fbca36eff243b07438263a1b1cf06

Lo primero que podemos detectar es la extracción de información intrínseca del proceso haciendo uso del archivo /proc/self/exe, cuya información será remitida más tarde hacia el servidor C&C.

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Petya / NotPetya, esa es la cuestión

Si hace poco más de un mes el mundo quedaba suspendido por el ataque del ransomware WannaCry, la historia se ha vuelto a repetir.

Poco después del mediodía de ayer llegaban las primeras informaciones acerca de la posible infección de varias empresas y organismos gubernamentales por una variante del ransomware Petya. Entre los países más afectados se encuentran Ucrania, Rusia, Polonia o Italia, aunque todo apunta a que empresas españolas también han resultado afectadas.
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Análisis de Erebus. Un ransomware para Linux

Esta semana hemos conocido que la empresa surcoreana NAYANA, proveedora de servicios web, sufrió un ataque de una variante del ransomware Erebus. El caso llamó la atención dado que infectó a 153 servidores, todos ellos con sistema operativo Linux, en el cual más de 3.400 archivos se han visto afectados.

En este artículo vamos a llevar a cabo un análisis sobre una muestra del ejecutable encargado de llevar a cabo la infección en esta última campaña de Erebus:

sha256: 0b7996bca486575be15e68dba7cbd802b1e5f90436ba23f802da66292c8a055f
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Docker aplicado al Incident Handling

Docker ya lleva entre nosotros algún tiempo. En esta entrada se va a hablar de cómo es posible sacar partido de Docker y su uso en DFIR para un análisis rápido en los equipos de los analistas.

En primer lugar hay que conocer Docker. No hace falta sacarnos un máster, pero al menos conocer los conceptos básicos de la tecnología Docker. Voy a explicar muy brevemente los conceptos de imagen y contenedor, y cómo Docker trabaja con ellos.

  • Una imagen Docker es un sistema “congelado”, un sistema pausado o en estado de hibernación, el cual se encuentra en un modo de solo lectura.
  • Un contenedor no es más que una imagen en ejecución. Docker “le da al play” y añade una capa sobre la imagen en un modo de lectura-escritura.

Cuando el contenedor se detiene o se borra, Docker automáticamente elimina la capa de lectura-escritura dejando la imagen en su estado original. Esto permite reutilizar un sistema base en varios entornos, o partir siempre del mismo sistema base.
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Bro IDS tips and tricks

Como continuación del excelente post sobre Bro que publicó nuestro compañero Juan Manuel hace un tiempo, en el presente recopilamos diversos tips and tricks para dicha herramienta que esperamos que os sean de utilidad. Nos centraremos en la última versión estable, Bro 2.5, publicada en noviembre del pasado año 2016.

Captura sobre varios interfaces

En algunas ocasiones, el tráfico a monitorizar nos llega por varios interfaces de red diferentes; por ejemplo, en el caso de disponer de dos salidas a Internet. [Read more…]

Pokemon Goes big data

By José González (@bitsniper) en colaboración con Damià Poquet (@DamiaPoquet)

Introducción

Como los lectores ya se habrán percatado, “Pokémon Go” está en boca de todos, o más bien en “mano” de todos –incluso este blog tiene ya alguna entrada sobre esto–. Para el lector más despistado, Pokémon Go es un juego de realidad aumentada de la famosa empresa Nintendo en colaboración con Niantic –empresa que algunos podrán recordar del juego similar Ingress–. La finalidad de este juego es la de recorrer diversos emplazamientos físicos en busca de unas criaturitas llamadas “Pokemon”, al igual que en los demás juegos de la misma franquicia.

¿Qué tiene de especial? Pues bien, este juego ha enganchado especialmente a la generación del 80/90 que creció con estos juegos, mezcla de nostalgia y con afán de alimentar al “friki” que llevamos dentro, además de un –como llaman hoy en día– hype descomunal.

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