#ParsedReport #GeneratedSchema
Generated with GPT-4

#ParsedReport #ChatGPT #Translated
Autotext: (TI Report Analyser + ChatGPT + Auto Translate)

------
WhiteCobra нацелена на пользователей Visual Studio Code с помощью вредоносных расширений, предназначенных для кражи конфиденциальной информации, в соответствии со структурированной пятиэтапной стратегией развертывания вредоносного ПО. Их работа включает в себя создание вводящих в заблуждение расширений, использование социальной инженерии для продвижения и создание поддельной популярности для привлечения пользователей. Вредоносное ПО LummaStealer использует методы обфускации и использует, казалось бы, безобидный файл для выполнения своей полезной нагрузки, что позволяет быстро внедрять новые варианты даже после удаления, подчеркивая значительные риски в экосистеме разработки программного обеспечения.
-----

Киберкампания WhiteCobra в первую очередь нацелена на пользователей Visual Studio Code (VS Code) с помощью серии вредоносных расширений, предназначенных для извлечения конфиденциальной информации. Технические подробности этой операции раскрывают структурированную пятиэтапную стратегию развертывания их вредоносного ПО, которую они определяют в документе с надписью "ПЛАН развертывания: операция Solidity Pro"..

Первый этап включает упаковку вредоносных файлов VSIX, содержащих полезную нагрузку. Далее, на этапе развертывания, WhiteCobra загружает эти файлы в OpenVSX marketplace, создавая убедительные описания, чтобы ввести пользователей в заблуждение. На этапе продвижения используется тактика социальной инженерии, создающая искусственную срочность и использующая ложные социальные доказательства с помощью манипулируемых социальных сетей. Впоследствии они раздувают свою предполагаемую популярность путем создания поддельных загрузок с помощью скриптов, направленных на то, чтобы убедить потенциальных жертв в полезности расширений. Наконец, на этапе эксфильтрации они отслеживают украденные исходные фразы в режиме реального времени и способствуют немедленному переводу любых скомпрометированных средств.

Технический анализ цепочки доставки полезной нагрузки WhiteCobra выявляет многоуровневые методы запутывания. Первоначальное выполнение происходит через безобидный файл с именем "extension.js ," который имитирует стандартное расширение VSCode, таким образом избегая немедленного изучения. Этот файл содержит минимальную функциональность с вызовом функции, предназначенной для выполнения дальнейших вредоносных задач. Затем расширение использует PowerShell для загрузки сценария на Python, закодированного для уклонения. Впоследствии выполняется фактическая полезная нагрузка, исполняемый файл PE, известный как LummaStealer, который специализируется на сборе информации, связанной с криптовалютой, со взломанных компьютеров.

Несмотря на успешное удаление 24 существующих вариантов вредоносных расширений, устойчивый характер WhiteCobra позволяет им быстро внедрять новые угрозы, обычно в течение трех часов с момента подготовки до выполнения. Такая модель поведения подчеркивает значительный риск, который представляют такие акторы в экосистеме разработки программного обеспечения, демонстрируя их способность использовать уязвимости и обманные методы для привлечения пользователей.

#ParsedReport #CompletenessMedium
16-09-2025

Elons (Proxima/Black Shadow related) ransomware attack via Oracle DBS External Jobs

https://labs.yarix.com/2025/09/elons-proxima-black-shadow-related-ransomware-attack-via-oracle-dbs-external-jobs/

Report completeness: Medium

Actors/Campaigns:
Black_shadow (motivation: cyber_espionage, cyber_criminal)

Threats:
Proxima
Ngrok_tool
Process_hacker_tool
Rclone_tool
Quasar_rat

Victims:
Enterprise

Industry:
Government

Geo:
Russian, Morocco

TTPs:
Tactics: 8
Technics: 20

IOCs:
File: 16
IP: 2
Command: 7
Path: 1
Registry: 1
Email: 2

Soft:
Windows Performance Monitor, Telegram

Algorithms:
base64

Win Services:
WebClient

Languages:
powershell

Links:
https://"https://github.com/quentinhardy/odat/blob/master-python3/DbmsScheduler.py"
https://github.com/facct-ransomware/Ransomware/blob/main/Proxima/ransom\_notes/BlackShadow/Elons\_Help.txt

#ParsedReport #GeneratedSchema
Generated with GPT-4

#ParsedReport #ChatGPT #Translated
Autotext: (TI Report Analyser + ChatGPT + Auto Translate)

------
Атака программ-вымогателей, приписываемая Proxima/Black Shadow group, использовала уязвимости базы данных Oracle с помощью "extjobo.exe " исполняемый файл, запускающий вредоносные действия без записей в журнале из-за ограничений по хранению. Впоследствии злоумышленник выполнил команды PowerShell в кодировке Base64 для связи с сервером C2, что позволило загрузить дополнительные полезные данные. Выявленные ключевые тактики, методы и процедуры (TTP) включают использование команд PowerShell, Командной оболочки Windows и планирования задач, классифицированных в рамках MITRE ATT&CK framework.
-----

В проанализированной атаке с использованием программ-вымогателей участвовал актор, связанный с Proxima/Black Shadow group, использующий "extjobo.exe " исполняемый файл для использования уязвимостей во внешнем планировщике заданий базы данных Oracle. Выполнение этого файла привело к серии вредоносных действий, несмотря на отсутствие записей в журнале из-за ограничений по хранению в журнале безопасности.

После выполнения "extjobo.exe , "злоумышленник выполнил команды PowerShell в кодировке Base64, вероятно, в целях разведки на сервере. Эти команды были разработаны для связи с сервером управления (C2), контролируемым актором, что облегчало загрузку дальнейших вредоносных полезных данных. Связь между выполнением этих команд и использованием "extjobo.exe " было определено с помощью доказательств, собранных из системных артефактов, несмотря на отсутствие прямых записей в журнале, связывающих исполняемый файл с этими действиями.

Впоследствии группе Yarix по разведке киберугроз (YCTI) было поручено продолжить расследование инцидента. Их усилия были направлены на выявление злоумышленника, ответственного за атаку, а также любой соответствующей тактики, методов и процедур (TTP), использованных во время инцидента. Собранная информация включала в себя показатели компрометации (IOCs), такие как IP-адрес идентифицированного сервера C2 и Адреса эл. почты из письма с требованием выкупа, которые часто являются частью метода коммуникации, используемого злоумышленниками.

Конкретные TTP, обнаруженные в ходе этой атаки, были классифицированы с использованием платформы MITRE ATT&CK, отражающей используемые методы, включая использование команд PowerShell (T1059.001), Командной оболочки Windows (T1059.003) и планирование задач с помощью запланированного задания (T1053.005). Такой структурированный подход к анализу атаки не только разъясняет методологии, используемые злоумышленником, но и помогает лучше понять потенциальные уязвимости и стратегии защиты, которые могли бы смягчить последствия будущих атак.

#ParsedReport #CompletenessHigh
15-09-2025

Dark Web Profile: BQTLock Ransomware

https://socradar.io/dark-web-profile-bqtlock-ransomware/

Report completeness: High

Actors/Campaigns:
Lulzsec (motivation: hacktivism)
R00tk1t (motivation: hacktivism)

Threats:
Bqtlock
Uac_bypass_technique
Process_hollowing_technique
Supply_chain_technique
Lolbin_technique
Shadow_copies_delete_technique
Vssadmin_tool
Fodhelper_technique

Industry:
Government, Logistic, Financial, Education, Healthcare, Energy, Critical_infrastructure, Military

Geo:
Usa, Lebanon, Middle east, Australia, Israel, Canada, Saudi arabia, India

TTPs:
Tactics: 10
Technics: 18

IOCs:
File: 13
Registry: 2
IP: 2
Command: 4
Hash: 29
Domain: 1
Email: 1
Coin: 1

Soft:
Telegram, OpenSSL, Discord, Brotli, Linux, systemd, bcdedit

Crypto:
monero

Algorithms:
zip, aes, aes-256, rsa-4096, base64

Functions:
Windows, GetThreatContext

Win API:
IsDebuggerPresent, CheckRemoteDebuggerPresent, OpenProcessToken, SeDebugPrivilege, LookUpPrivilegeValueA, HttpOpenRequestA, SystemParametersInfoA, CreateToolHelp32Snapshot, Process32First, Process32Next, have more...

#ParsedReport #ExtractedSchema

Classified images:
windows: 6, code: 2, chats: 1, filemanager: 1, schema: 2, dump: 1

#ParsedReport #GeneratedSchema
Generated with GPT-4

#ParsedReport #ChatGPT #Translated
Autotext: (TI Report Analyser + ChatGPT + Auto Translate)

------
BQTLock - это программа-вымогатель как услуга (RaaS), управляемая группой во главе с Каримом Файядом, также известной как ZeroDayX, и связанной с пропалестинскими хактивистскими группами. Используя модель RaaS, основная команда разрабатывает программу-вымогатель, в то время как филиалы проводят атаки с целью получения прибыли, что приводит к широкому распространению вредоносного ПО. BQTLock сочетает в себе техническую изощренность с политическими мотивами, которые могут повлиять на его эволюционирующую тактику в области программ-вымогателей.
-----

BQTLock - это недавно появившаяся программа-вымогатель как услуга (RaaS), которая быстро приобрела дурную славу благодаря своей агрессивной тактике работы и сложным техническим возможностям. Хакерскую группировку, стоящую за BQTLock, родом с Ближнего Востока, возглавляет Карим Файяд, который действует под такими псевдонимами, как ZeroDayX и ZeroDayX1, с ассоциированным членом по имени Fuch0u. Группа, по-видимому, сотрудничает с пропалестинскими хактивистскими организациями, используя социальные сети для взаимного продвижения и потенциального сотрудничества.

Операционная модель BQTLock построена вокруг фреймворка RaaS, в котором основная команда разработчиков создает программу-вымогатель, в то время как различные филиалы выполняют атаки в обмен на часть выкупа, выплачиваемого жертвами. Такой раздвоенный подход обеспечивает широкое распространение вредоносного ПО среди различных целевых объектов, подчеркивая быструю масштабируемость и адаптивность операций. С момента своего появления BQTLock был вовлечен в несколько организованных кампаний, что привело к значительным сбоям в работе целого ряда профилей жертв.

BQTLock отличается не только своим техническим исполнением, но и лежащими в его основе идеологическими мотивами, обрамляющими его действия в политическом контексте, несмотря на то, что основное внимание уделяется криминалу. Это уникальное сочетание отличает его от других операций с программами-вымогателями, предполагая, что он может продолжать совершенствовать свою тактику в ответ как на усилия правоохранительных органов, так и на динамику рынка программ-вымогателей. Организации, нацеленные на эту угрозу, должны внедрять надежные средства защиты, включающие возможности обнаружения, стратегии реагирования и превентивные меры для эффективного смягчения потенциальных атак.

#ParsedReport #CompletenessLow
16-09-2025

KillSec Ransomware is Attacking Healthcare Institutions in Brazil

https://www.resecurity.com/blog/article/killsec-ransomware-is-attacking-healthcare-institutions-in-brazil

Report completeness: Low

Actors/Campaigns:
Killsec (motivation: cyber_criminal, information_theft)

Threats:
Supply_chain_technique

Victims:
Healthcare sector, Healthcare it supply chain, Medicsolution

Industry:
Government, Healthcare, Financial

Geo:
Peru, Colombia, Brazilian, Saudi, Latin america, Brazil, Usa

ChatGPT TTPs:
do not use without manual check
T1195, T1537, T1654, T1656, T1657, T1659

#ParsedReport #GeneratedSchema
Generated with GPT-4

#ParsedReport #ChatGPT #Translated
Autotext: (TI Report Analyser + ChatGPT + Auto Translate)

------
8 сентября 2025 года группа вымогателей KillSec начала атаку на MedicSolution, бразильского поставщика программного обеспечения для здравоохранения, угрожая утечкой конфиденциальных данных, если не начнутся переговоры. В результате взлома было украдено более 34 ГБ данных, включая критически важные медицинские записи и неотредактированные изображения пациентов, что свидетельствует о растущей тенденции акторов-вымогателей, нацеленных на supply chain IT в сфере здравоохранения. Расследования связали атаку с ненадлежащим образом защищенным облачным хранилищем AWS, что сигнализирует о повышенном риске и потенциальной возможности аналогичных атак на другие нижестоящие организации здравоохранения.
-----

8 сентября 2025 года группа программ-вымогателей, известная как KillSec, осуществила масштабную кибератаку на MedicSolution, ключевого поставщика программного обеспечения для сектора здравоохранения Бразилии. Они пригрозили утечкой конфиденциальных данных, если переговоры не начнутся немедленно. Этот инцидент подчеркивает тревожную тенденцию, при которой акторы-вымогатели нацеливаются на supply chain медицинских ИТ-технологий, которая служит шлюзом для компрометации многочисленных организаций здравоохранения и получения доступа к огромным объемам конфиденциальной личной информации (PII). Такие атаки на supply chain особенно эффективны, поскольку они используют установившееся доверие между организациями и их поставщиками, затрудняя обнаружение и обеспечивая длительный необнаруженный доступ.

Нарушение привело к краже более 34 ГБ данных, которые включают в себя важные медицинские записи, такие как оценки, результаты лабораторных исследований, X-rays и неотредактированные изображения пациентов. Кроме того, записи несовершеннолетних находятся среди скомпрометированных файлов, что вызывает серьезные опасения по поводу конфиденциальности. Это указывает на более широкую, системную угрозу, поскольку KillSec недавно атаковала аналогичные медицинские учреждения в других регионах, включая Колумбию, Перу и Соединенные Штаты, демонстрируя возросший интерес киберпреступников к сектору здравоохранения.

Расследование показало, что основная причина этой утечки данных была связана с ненадлежащим образом защищенным облачным хранилищем AWS, где были обнаружены украденные файлы. Оценки угроз предполагают, что KillSec может не только продолжать использовать нынешних жертв, но и распространить атаки на другие нижестоящие организации здравоохранения, учитывая наблюдаемые закономерности. Деятельность группы в начале сентября 2025 года указывает на значительное увеличение целенаправленных киберопераций против здравоохранения, как по масштабам, так и по количеству жертв по сравнению с предыдущими инцидентами.

Чтобы снизить эти риски, организациям здравоохранения настоятельно рекомендуется применять строгие меры по защите данных. Ключевые действия включают внедрение надежной политики управления данными, обеспечение явного согласия пациента на обработку данных, ограничение доступа только уполномоченного персонала и соблюдение нормативных требований к отчетности. Бразильский общий закон о защите данных (LGPD), который регулирует обработку конфиденциальных персональных данных, требует строгого соблюдения и требует своевременного сообщения о нарушениях в соответствующие органы. По мере развития сферы кибербезопасности здравоохранения постоянное обучение и аудит безопасности будут играть ключевую роль в укреплении защиты от таких угроз со стороны программ-вымогателей.

#ParsedReport #CompletenessMedium
15-09-2025

The Most Powerful Ever? Inside the 11.5Tbps-Scale Mega Botnet AISURU

https://blog.xlab.qianxin.com/super-large-scale-botnet-aisuru-en/

Report completeness: Medium

Threats:
Aisuru
Airashi
Fodcha
Catddos
Rapperbot
Residential_proxy_technique

Industry:
Healthcare, Telco

Geo:
Columbia, Czech, England, New york, Hong kong, China, United kingdom, Usa, Germany

CVEs:
CVE-2023-50381 [Vulners]
CVSS V3.1: Unknown,
Vulners: Exploitation: Unknown
X-Force: Risk: Unknown
X-Force: Patch: Unknown

CVE-2017-5259 [Vulners]
CVSS V3.1: Unknown,
Vulners: Exploitation: Unknown
X-Force: Risk: Unknown
X-Force: Patch: Unknown

CVE-2022-35733 [Vulners]
CVSS V3.1: Unknown,
Vulners: Exploitation: Unknown
X-Force: Risk: Unknown
X-Force: Patch: Unknown

CVE-2013-3307 [Vulners]
CVSS V3.1: Unknown,
Vulners: Exploitation: Unknown
X-Force: Risk: Unknown
X-Force: Patch: Unknown

CVE-2013-5948 [Vulners]
CVSS V3.1: Unknown,
Vulners: Exploitation: Unknown
X-Force: Risk: Unknown
X-Force: Patch: Unknown

CVE-2023-28771 [Vulners]
CVSS V3.1: Unknown,
Vulners: Exploitation: Unknown
X-Force: Risk: Unknown
X-Force: Patch: Unknown

CVE-2024-3721 [Vulners]
CVSS V3.1: Unknown,
Vulners: Exploitation: Unknown
X-Force: Risk: Unknown
X-Force: Patch: Unknown

CVE-2022-44149 [Vulners]
CVSS V3.1: Unknown,
Vulners: Exploitation: Unknown
X-Force: Risk: Unknown
X-Force: Patch: Unknown

CVE-2013-1599 [Vulners]
CVSS V3.1: Unknown,
Vulners: Exploitation: Unknown
X-Force: Risk: Unknown
X-Force: Patch: Unknown


ChatGPT TTPs:
do not use without manual check
T1027, T1071, T1090, T1190, T1498, T1562.001, T1572, T1583.001

IOCs:
File: 5
IP: 2
Domain: 5
Hash: 7

Soft:
Zyxel,Zyxel,Zyxel,Zyxel, Zyxel, VirtualBox, QEMU, Linux

Algorithms:
base64, chacha20, xor, rc4

Languages:
golang, javascript, php

Platforms:
cross-platform

Links:
https://github.com/wy876/POC/blob/main/%E4%B8%89%E6%B1%87%E7%BD%91%E5%85%B3%E7%AE%A1%E7%90%86%E8%BD%AF%E4%BB%B6/%E4%B8%89%E6%B1%87%E7%BD%91%E5%85%B3%E7%AE%A1%E7%90%86%E8%BD%AF%E4%BB%B6debug.php%E8%BF%9C%E7%A8%8B%E5%91%BD%E4%BB%A4%E6%89%A7%E8%A1%8C%E6%BC%8F%E6%B4%9E.md?ref=blog.xlab.qianxin.com
https://github.com/netsecfish/tbk\_dvr\_command\_injection?ref=blog.xlab.qianxin.com
https://github.com/rapid7/metasploit-framework/blob/master/modules/auxiliary/admin/http/cnpilot\_r\_cmd\_exec.rb?ref=blog.xlab.qianxin.com
have more...

#ParsedReport #GeneratedSchema
Generated with GPT-4

#ParsedReport #ChatGPT #Translated
Autotext: (TI Report Analyser + ChatGPT + Auto Translate)

------
Ботнет AISURU стал ключевым игроком в DDoS-атаках, достигнув пиковой скорости 11,5 Тбит/с и используя вредоносные скрипты через домен загрузчика, updatetoto.tw . Он использует постоянную уязвимость 0DAY в маршрутизаторах cnPilot от Cambium Networks и использует туннели GRE для управления несколькими IP-адресами. Последние версии вредоносного ПО содержат усовершенствованное шифрование и методы уклонения от обнаружения, включающие функции DDoS и прокси-сервера, демонстрирующие адаптивность AISURU's и потенциал для более широкой киберпреступной деятельности.
-----

Ботнет AISURU стал важным игроком на рынке распределенных атак типа "отказ в обслуживании" (DDoS), достигнув беспрецедентной пропускной способности при пиковых операциях, достигающих 11,5 Тбит/с. С момента своего создания ботнет был связан с многочисленными громкими атаками, в частности, из-за коалиции ключевых фигур, известных только под кодовыми именами: Сноу, Том и Форки. Сообщается, что эти люди объединили усилия в 2022 году, используя слабости друг друга для расширения масштабов своих операций.

Примечательным аспектом деятельности AISURU является использование вредоносных скриптов, таких как развертывание домена загрузчика (updatetoto.tw ), которая приобрела существенное влияние вскоре после своего создания в апреле 2025 года. Этот домен способствовал проведению обширной кампании по заражению, подчеркивая эффективность группы в распространении своего вредоносного ПО. Было обнаружено, что в сочетании с использованием уязвимостей NDAY AISURU активно использует сохраняющуюся уязвимость 0DAY, воздействие на маршрутизаторы cnPilot от Cambium Networks, впервые выявленную в июне прошлого года, демонстрируя свою адаптивность и техническое мастерство.

Что касается инфраструктуры командования и контроля (C2), AISURU использует туннели GRE по нескольким IP-адресам, с задокументированными атаками на известные организации, такие как журналист по безопасности Брайан Кребс в мае 2025 года, и еще одной массированной атакой на определенный IP-адрес в сентябре, что коррелирует с пиковыми уровнями трафика. Тактика группировки выглядит экспансивной и неизбирательной, нацеленной на множество секторов по всему миру, включая такие крупные регионы, как США, Китай и Европа.

Технически эволюция ботнет AISURU характеризовалась существенными изменениями в архитектуре вредоносного ПО. В последних версиях их образцов были реализованы передовые методы шифрования, отходящие от традиционных методов, таких как RC4 и HMAC-SHA256. Кроме того, образцы включают механизмы, позволяющие избежать обнаружения путем манипулирования "Убийцей нехватки памяти" в Linux, тем самым продлевая время их работы на скомпрометированных системах. Эта манипуляция гарантирует, что их процессы остаются активными даже при ограниченных ресурсах.

Кроме того, образцы продемонстрировали универсальность: они не только организуют DDoS-атаки, но и облегчают работу прокси-сервера. Этот сдвиг указывает на стратегический поворот в деятельности AISURU, согласующийся с растущей тенденцией интеграции прокси-сервисов в устоявшиеся структуры ботнет. Эта возможность не только удовлетворяет растущий спрос на услуги анонимизации на фоне усиления глобальных правоохранительных мер по борьбе с киберпреступностью, но и подчеркивает потенциал ботнет для коммерческого использования.

Таким образом, AISURU представляет собой серьезную угрозу в киберпространстве, отличающуюся своими техническими возможностями по использованию различных уязвимостей, использованию сложных методов уклонения и расширению функционала за пределы простых операций DDoS, чтобы охватить более широкую деятельность по борьбе с киберпреступностью. Поскольку AISURU продолжает адаптироваться и расширяться, мониторинг и противодействие его операциям будут иметь решающее значение для продвижения акторов в области кибербезопасности.

#ParsedReport #CompletenessLow
16-09-2025

Raven Stealer

https://www.pointwild.com/threat-intelligence/raven-stealer

Report completeness: Low

Threats:
Raven_stealer
Process_injection_technique
Process_hollowing_technique
Trojan.w32.100925.ravenstealer

Victims:
Individual users

Industry:
Education

TTPs:
Tactics: 1
Technics: 0

ChatGPT TTPs:
do not use without manual check
T1027, T1041, T1055.012, T1071.001, T1102, T1106, T1555.003, T1620

IOCs:
Hash: 6
Path: 5
File: 3

Soft:
Chromium, Telegram, Chrome, Microsoft Visual C++

Algorithms:
sha256, chacha20, sha1, aes, md5, zip

Languages:
delphi

Platforms:
x64

#ParsedReport #GeneratedSchema
Generated with GPT-4

#ParsedReport #ChatGPT #Translated
Autotext: (TI Report Analyser + ChatGPT + Auto Translate)

------
Raven Stealer - это сложное вредоносное ПО для кражи информации на основе Delphi и C++, предназначенное в первую очередь для браузеров на базе Chromium, таких как Chrome и Edge, извлекающее конфиденциальные данные, такие как пароли и платежная информация. В нем используются передовые методы уклонения, включая Внедрение кода в процесс с помощью отражающего Внедрения в пустой процесс с использованием зашифрованной полезной нагрузки, что обеспечивает скрытность во время операций. Вредоносное ПО передает украденные данные злоумышленникам через Telegram, повышая свою эффективность при эксфильтрации данных в режиме реального времени, оставаясь при этом незамеченным.
-----

Raven Stealer - это усовершенствованное вредоносное ПО для кражи информации, разработанное с использованием Delphi и C++. Это легкое вредоносное ПО разработано для скрытой и эффективной работы, требующей минимального взаимодействия с пользователем и эффективно скрывающей свою деятельность. Он нацелен в первую очередь на браузеры на базе Chromium, такие как Chrome и Edge, извлекая конфиденциальную информацию, включая пароли, файлы cookie, платежные данные и записи автозаполнения. Raven Stealer выполняет эксфильтрацию данных в режиме реального времени путем интеграции с Telegram, позволяя злоумышленникам незаметно отправлять украденные данные по защищенным каналам.

Исполняемый файл вредоносного ПО представляет собой 32-разрядный переносимый исполняемый файл Windows (PE), созданный с помощью Borland Delphi, характеризующийся определенными структурными маркерами и соглашениями об именовании. Примечательно, что он встраивает важные компоненты полезной нагрузки в свой раздел ресурсов, которые, вероятно, содержат зашифрованные или запутанные библиотеки DLL или данные конфигурации. Такая практика встраивания ресурсов является отличительной чертой среды разработки Delphi, и она повышает скрытность вредоносного ПО, позволяя ему работать без добавления дополнительных файлов на диск.

Операционная механика Raven Stealer's включает в себя несколько важнейших этапов. Первоначально компоновщик выделяет разделу ресурсов соответствующий размер для размещения Встроенной полезной нагрузки и данных конфигурации. После завершения распределения ресурсов он вызывает пользовательский интерфейс для сбора учетных данных для связи, таких как идентификатор чата Telegram и токен бота. Затем эти сведения встраиваются в исполняемый файл, облегчая удаленную связь после выполнения.

Одним из ключевых методов, используемых Raven Stealer, является Внедрение кода в процесс с использованием зашифрованной полезной нагрузки. Вредоносное ПО встраивает свою основную библиотеку DLL, используя шифрование ChaCha20, гарантируя, что она остается скрытой в собственном двоичном файле. После запуска вредоносное ПО создает новый экземпляр браузера Chromium в приостановленном состоянии и использует рефлексивное Внедрение в пустой процесс для внедрения расшифрованной библиотеки DLL в этот контекст. Этот метод не только маскирует его действия под законным идентификатором браузера, но и помогает ему избежать обнаружения системами мониторинга поведения.

Для удаления рекомендуется перезагрузиться в безопасном режиме с подключением к сети и использовать антивирусные решения, такие как UltraAV, который идентифицирует вредоносное ПО как Trojan.W32.100925.RavenStealer.ORS. Сочетание передовых методов уклонения, эксфильтрации данных в режиме реального времени и целенаправленных браузерных атак позиционирует Raven Stealer как серьезную угрозу, подчеркивая необходимость многоуровневых мер кибербезопасности, включая поведенческий мониторинг и стратегии упреждающего обнаружения угроз.

#ParsedReport #CompletenessLow
16-09-2025

S1ngularity/nx attackers strike again

https://www.aikido.dev/blog/s1ngularity-nx-attackers-strike-again

Report completeness: Low

Actors/Campaigns:
S1ngularity

Threats:
Shai-hulud

Victims:
Open source software ecosystem, Software developers, Package maintainers

Industry:
Education

TTPs:
Tactics: 1
Technics: 0

ChatGPT TTPs:
do not use without manual check
T1041, T1059.006, T1071.001, T1105, T1195.001, T1204.002, T1526, T1552, T1553.001, T1567.002, have more...

IOCs:
Domain: 1
File: 3

#ParsedReport #GeneratedSchema
Generated with GPT-4

#ParsedReport #ChatGPT #Translated
Autotext: (TI Report Analyser + ChatGPT + Auto Translate)

------
Злоумышленники S1ngularity/nx нацеливаются на Репозитории кода с помощью самореплицирующегося червя, который извлекает конфиденциальные данные через скомпрометированные пакеты npm. Вредоносное ПО сканирует переменные среды и собирает учетные данные через конечные точки облачных метаданных, отправляя данные в репозиторий GitHub под скомпрометированной учетной записью и используя действия GitHub для отправки их на внешний URL. Червь усиливает свое распространение, модифицируя файлы package.json для включения вредоносной полезной нагрузки, повторно публикуя зараженные пакеты, чтобы расширить свой охват.
-----

Вновь появились злоумышленники S1ngularity/nx, нацелившиеся на Репозитории кода с помощью сложного червя, который извлекает конфиденциальные данные и увековечивает себя с помощью скомпрометированных пакетов npm. Это вредоносное ПО использует множество стратегий для сбора секретов, сканируя хост и среды непрерывной интеграции на предмет переменных среды, используя такие инструменты, как TruffleHog, и получая доступ к конечным точкам облачных метаданных на таких платформах, как AWS и GCP, для сбора учетных данных экземпляра или службы.

Как только вредоносное ПО собирает конфиденциальную информацию, оно извлекает эти данные двумя основными способами. Он создает репозиторий GitHub с именем "Shai-Hulud" под скомпрометированной учетной записью, где фиксирует дамп JSON, содержащий системную информацию, переменные окружения и различные собранные секреты. Кроме того, он использует веб-интерфейс GitHub Actions для создания рабочего процесса, который сериализует эти секреты и отправляет их на удаленный URL-адрес, контролируемый злоумышленником, а также регистрирует двойную копию информации в формате base64 в журналах действий.

Вредоносное ПО демонстрирует хищническую методологию "взлома и захвата", аналогичную предыдущим атакам nx. Примечательно, что он не только утекает из учетных данных, но и манипулирует репозиториями GitHub, преобразуя частные репозитории в общедоступные. Это действие значительно увеличивает риск несанкционированного доступа к конфиденциальной информации.

Распространяясь через npm, червь загружает целевые архивные файлы и изменяет связанный с ними файл package.json, чтобы увеличить номер версии и добавить новый перехватчик жизненного цикла. Он включает свою вредоносную полезную нагрузку в архивный файл в виде "bundle.js ," гарантируя, что любой код, запущенный в одном зараженном пакете, впоследствии заразит другие. Затем троянский пакет повторно публикуется на npm с использованием учетных данных скомпрометированного сопровождающего, что способствует распространению червя в экосистеме.

Для организаций, использующих Aikido, крайне важно проверять центральные каналы на наличие проблем с вредоносным ПО, поскольку эта уязвимость будет рассматриваться как критическая проблема 100/100. Пользователям рекомендуется инициировать полную повторную проверку своих репозиториев, поскольку ночных проверок Aikido может оказаться недостаточно для быстрого выявления новых инфекций.