BlackSquid 利用八種知名漏洞潛入伺服器與磁碟,並植入 XMRig 挖礦程式

利用一個未修補的資安漏洞發動攻擊已經夠令人擔憂了,然而同時經由八種漏洞攻擊手法來暗中竊取您的企業資產、資料及客戶資訊,則完全是另一個境界。

趨勢科技發現一個專門攻擊網站伺服器、網路磁碟及可卸除式磁碟的最新惡意程式家族,它利用了多種網站伺服器漏洞攻擊手法以及所謂的「字典攻擊」(dictionary attack)。這個惡意程式叫作「BlackSquid」(以其所建立的系統登錄與主要檔案來命名),是一個相當危險的惡意程式,原因有幾點。首先,它在面對所處環境時,會運用反制虛擬環境、反制除錯、反制沙盒模擬分析的技巧來判斷自己是否要繼續執行安裝程序。此外,它也具備類似蠕蟲的行為,能自我複製並四處擴散。同時,它更利用了當今最知名的一些漏洞攻擊手法,如 EternalBlueDoublePulsar,以及 CVE-2014-6287CVE-2017-12615CVE-2017-8464 等三項漏洞的攻擊手法,並且會攻擊三種不同版本 ThinkPHP 的漏洞。

除此之外,網路犯罪集團似乎也在測試該惡意程式當中的一些技巧是否可行,以作為後續發展的參考依據。目前我們所蒐集到的樣本,最終會安裝一個 XMRig 門羅幣 (Monero) 挖礦程式。不過,BlackSquid 未來還可能再結合其他惡意程式。

根據我們的監測資料指出,五月份的最後一週,BlackSquid 攻擊數量出現最多的地區是泰國和美國。

躲避技巧、行為模式與漏洞攻擊

BlackSquid 可經由三種管道來感染系統:經由造訪已感染的網站伺服器而讓使用者電腦遭到感染、經由漏洞攻擊來感染網站伺服器、經由可卸除式磁碟或網路磁碟來感染。當以下至少一個條件成立時,它會立即中斷感染的行為以避免被偵測或攔截:

  1. 當前使用者名稱與以下常見沙盒模擬分析環境使用者相同時:
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Trickbot 攻擊迫使俄亥俄州學校停課

一所俄亥俄州學校在 5 月底被迫停課一天,原因是學校的網路及電腦遭到 Trickbot 攻擊。卡文特里地方學校 (Coventry Local School District) 在停課前一天發表的 Facebook 最新動態中表示,由於系統在受到惡意軟體感染,因此學校需要關閉,試圖恢復正常運作。

根據《艾克隆燈塔報》(Akron Beacon Journal) 的報導,FBI 判定感染是從學校出納組的電腦開始,擴散至仰賴校區網路的各種運作系統,影響最大的就是電話和暖氣、通風及空調 (HVAC) 系統停擺。

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惡意虛擬貨幣挖礦容器,針對暴露API 的 Docker主機,並用 Shodan 找出其他受害目標

這張圖片的 alt 屬性值為空,它的檔案名稱為 feature_vul-200x200.jpg

趨勢科技架設了一台機器模擬Docker主機來監控針對容器的惡意活動,這個蜜罐系統的主機有著對外暴露的API,這是容器相關威脅最常攻擊的目標之一。我們的目標是透過監控蜜罐系統來偵測是否有人找到它並用來部署有問題的容器,最終希望可以找出攻擊的源頭。我們最近檢查了蜜罐狀態,發現已經有容器被部署進去。

分析蜜罐系統的日誌和流量資料後發現此容器來自名為zoolu2的公開(因此可以連上)Docker Hub儲存庫。檢查並下載儲存庫的內容後,我們發現它包含了9個映像,裡面含有客製化shell、Python腳本、設定檔,還有Shodan和虛擬貨幣挖礦程式。請注意,Docker自己也發現了此儲存庫,並在本文撰寫時已經讓其離線。

zoolu2儲存庫內的所有映像都包含了門羅幣(XMR)挖礦程式。這引起了我們的興趣,因為我們之前看過了將容器部署成礦工。此外,有些映像包含了列出有對外暴露API Docker主機的Shodan腳本,我們推測這些腳本是用來找出進一步散播的目標。

 Figure 1. The zoolu2 Docker Hub repository

圖1. zoolu2 Docker Hub儲存庫

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一種專門偵測惡意程式變種的機器學習模型

惡意程式要能發揮作用,首先要能躲過資安防禦的偵測成功滲透到系統內部。它要能包裝並偽裝自己,讓自己看起來像一般正常的程式,等到通過資安關卡之後,再顯現出本性。針對不易偵測的惡意程式,或是樣本不足,無法提供有效分析的惡意程式,我們提出了一種採用對抗自動編碼器 (adversarial autoencoder) 並搭配語意雜湊碼 (semantic hashing) 的機器學習(Machine learning,ML)模型來加以偵測。趨勢科技與澳洲聯邦大學 (Federation University Australia) 研究人員共同發表過一篇名為「生成式惡意程式擴散偵測」(Generative Malware Outbreak Detection) 的研究論文。

透視加密編碼的惡意程式

惡意程式作者知道,惡意程式必須不被發現才有機會入侵裝置或網路。所以,他們會運用各種不同工具和技巧來躲避偵測,此外,更會用盡方法來提高惡意程式的偵測難度,包括躲避沙盒模擬分析、反解譯、反除錯、躲避防毒軟體以及變形或多形等技巧。例如先前曾出現在針對性攻擊與網路間諜行動當中的 RETADUP 蠕蟲,後來也演化出變形能力。其新的變種是以 AutoHotKey 程式碼來撰寫,且與其先前的 AutoIt 變種一樣,都是用來發動虛擬加密貨幣挖礦攻擊。

惡意程式一旦經過加密編碼,一般傳統的防毒系統就很難加以偵測。我們曾在一篇文章當中指出,加密編碼的問題可藉由發掘同一惡意程式家族當中不論任何變種都大致維持一致的特徵來加以偵測,例如程式指令序列。本文將延續先前那篇文章,更進一步深入探討對抗自動編碼器如何處理程式指令序列,以及語意雜湊碼在我們提出的模型當中有何用途。

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運用 GitHub 並透過 Slack 來通訊的最新 SLUB 後門程式

最近趨勢科技遇到了一個在各方面都令我們訝異的未知惡意程式。首先,我們發現它是經由水坑式攻擊來散布,要使用這項散步技巧,歹徒必須先駭入某個網站,然後在網頁中插入程式碼來將訪客重導到用來感染電腦的網頁。在此案例當中,每位訪客只會被重導一次,而感染時會攻擊 CVE-2018-8174 這個 VBScript 引擎的漏洞。不過,此漏洞早在 2018 年 5 月 Microsoft 即已修正

運用 GitHub 並透過 Slack 來通訊的最新 SLUB 後門程式

其次,惡意程式採用的是多重階段感染技巧。在攻擊前述漏洞之後,惡意程式會下載一個 DLL 動態連結程式庫檔案,並使用 PowerShell (PS) 來執行此檔案。該檔案其實也是一個檔案下載程式,它會下載並執行另一個後門程式的執行檔。此外,第一階段下載程式會檢查使用者的電腦上是否有某些防毒軟體正在執行,如果有的話就將防毒軟體的執行程序終止。在我們發現此惡意程式的當下,各家防毒軟體似乎都還不認得這個惡意程式。

除了先前提到的狀況之外,我們也很快注意到此惡意程式會連線至 Slack 這個協同作業訊息平台,在這平台上,使用者可利用頻道來建立自己的工作空間 (Workspace),有點類似 IRC 聊天系統。這一點很有意思,因為我們至今尚未見過有哪個惡意程式利用 Slack 來進行通訊。

根據趨勢科技對駭客攻擊工具、技巧及程序的技術性分析,我們認為這項威脅應該與一起隱匿的針對性攻擊有關,並且由具備相當技巧的駭客所發動,而非一般的網路犯罪攻擊。

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