#ParsedReport #CompletenessLow
13-08-2025

Threat Bulletin: Fire in the Woods A New Variant of FireWood

https://intezer.com/blog/threat-bulletin-firewood/

Report completeness: Low

Actors/Campaigns:
Toohash
Gelsemium

Threats:
Firewood
Project_wood

Geo:
Israel, Philippines, China, Iran

IOCs:
File: 1

Soft:
Linux

Algorithms:
sha256

Functions:
SavePidAndCheckKernel, CheckLkmLoad, ConnectToSvr, SetAutoKillEl, HideModule

#ParsedReport #GeneratedSchema
Generated with GPT-4

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

------
Вариант FireWood с низким уровнем обнаружения изменяет как код, так и конфигурацию, чтобы избежать обнаружения на основе сигнатур. Правки кода, вероятно, влияют на методы внедрения, использование Windows API, кодирование и упаковку трафика C2; конфигурация меняет местами домены/IP-адреса/порты C2, фрейминг, синхронизацию маяка, наборы команд и закрепление. Эти сдвиги изменяют наблюдаемое поведение и делают недействительными статические IOCS, сохраняя при этом удаленные команды, эксфильтрацию и перемещение внутри компании.
-----

Сообщалось о недавно обнаруженном варианте бэкдора FireWood с низким уровнем обнаружения, который демонстрирует изменения как в реализации, так и в конфигурации по сравнению с предыдущими образцами. Показатели обнаружения остаются низкими, что позволяет предположить, что этот вариант включает в себя методы уклонения или изменения упаковки, которые снижают видимость на основе сигнатур. Ограниченное раскрытие информации сосредоточено на факте изменения, а не на подробных показателях, но сочетание различий в реализации и конфигурации подразумевает модификации как на уровне кода, так и на уровне эксплуатации.

С технической точки зрения, изменения в реализации обычно отражают изменения в том, как реализуется основная функциональность: разные пути кода для Внедрений кода в процесс, измененное использование Windows API, измененное шифрование/кодировка трафика C2 или новые уровни упаковки/обфускации. Изменения конфигурации обычно влияют на инфраструктуру управления (домены, IP-адреса, порты), формирование протоколов, интервалы маяков, включенные наборы команд и механизмы закрепления. В совокупности эти настройки могут изменить поведенческие характеристики и аннулировать предыдущие статические IOCS, сохраняя при этом общие возможности бэкдора, такие как удаленное выполнение команд, эксфильтрация данных и поддержка перемещения внутри компании.

Оперативное воздействие включает в себя повышенную сложность обнаружения на основе сигнатур и потенциал для более широкого успешного развертывания, если исходные данные телеметрии не обновляются. Исследователи должны отдавать приоритет поведенческим показателям, а не статическим хэшам: аномальные исходящие подключения к ранее невидимым доменам или IP-адресам, необычное появление процесса или использование сетевого сокета обычными двоичными файлами, новые записи о закреплении и нетипичное использование Межпроцессного взаимодействия. Анализ памяти и времени выполнения, проверка сетевого трафика на наличие зашифрованных шаблонов маяков и обновленные правила YARA/behavior-based являются важными мерами по смягчению последствий. Сопоставление телеметрии между конечными точками и сетевыми уровнями будет важно для идентификации этого варианта, учитывая его низкую обнаруживаемость и двойственный характер изменений.

#ParsedReport #CompletenessLow
14-08-2025

JustAskJacky: AI causes a Trojan Horse Comeback

https://www.gdatasoftware.com/blog/2025/08/38247-justaskjacky-ai-trojan-horse-comeback

Report completeness: Low

Threats:
Justaskjacky
Tamperedchef
Steganography_technique

Victims:
Software users

Industry:
Foodtech

ChatGPT TTPs:
do not use without manual check
T1036, T1053.005, T1195.001, T1204.002

IOCs:
File: 1

#ParsedReport #GeneratedSchema
Generated with GPT-4

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

------
JustAskJacky показывает LLM, используемые для массового производства убедительных вредоносных веб-сайтов, выглядящих аутентично, и программ установки троянов, созданных автоматически. Evasion использует новые, разнообразные двоичные файлы и исходный код, в котором отсутствуют исторические подписи, поэтому статические сканеры могут пропускать образцы без упаковки или запутывания. Наблюдаемое поведение во время выполнения включает в себя закрепление и выполнение запланированных задач с произвольными интервалами.
-----

JustAskJacky иллюстрирует сдвиг в распространении троянских программ, когда доступность больших языковых моделей (LLM) позволяет злоумышленникам создавать очень убедительную инфраструктуру доставки и масштабируемые бэкдорные приложения на заказ. Злоумышленники используют LLMS для автоматической генерации аутентичного контента веб-сайта и функциональных средств установки на рабочий стол (например, троянских приложений, продвигаемых наряду с правдоподобным контентом), сокращая обычные человеческие усилия и показатели, которые могут насторожить осторожных пользователей.

Основная техническая проблема заключается в том, что двоичные файлы и варианты исходных текстов, созданные LLM, являются новыми и, следовательно, незнакомы механизмам статической подписи. Поскольку код может быть недавно сгенерирован и изменен, для обхода статических сканеров не требуется упаковка или обфускация; статическое обнаружение на платформах, подобных VirusTotal, может пропустить эти образцы просто из-за отсутствия исторических сигнатур. При распространении используется социальная инженерия, усиленная надежными веб-сайтами и плотностью контента, что повышает успешность установки троянских программ.

В поведенческом плане трояны типа JustAskJacky полагаются на закрепление и шаблоны запланированного выполнения, которые могут быть обнаружены динамически. Одним из наблюдаемых показателей является создание и выполнение запланированных задач, которые выполняются с произвольными интервалами, что отклоняется от законного планирования задач и вызывает сигналы обнаружения. Таким образом, эффективное обнаружение зависит от контекстной и поведенческой телеметрии: динамического анализа/изолированной среды, общих сигнатур, основанных на поведении, мониторинга процессов и планировщика задач и корреляции шаблонов выполнения, а не только от статических хэшей или сигнатур.

Защитные рекомендации, подразумеваемые угрозой, заключаются в том, чтобы расставить приоритеты в динамических и поведенческих методах обнаружения, отслеживать аномальные механизмы закрепления (включая нетипичные запланированные задачи) и соотносить репутацию веб-доставки с телеметрией во время выполнения. Полагаясь исключительно на статические сигнатуры, защитники будут подвержены масштабируемым троянским кампаниям с поддержкой LLM.

#ParsedReport #CompletenessLow
14-08-2025

Muddled Libras Strike Teams: Amalgamated Evil

https://unit42.paloaltonetworks.com/muddled-libras-strike-teams/

Report completeness: Low

Actors/Campaigns:
0ktapus (motivation: cyber_criminal, information_theft)

Threats:
Supply_chain_technique

Victims:
Cryptocurrency industry, Business process outsourcing, Mass marketing, Telecommunications, Authentication providers

Industry:
Telco, Software_development, Entertainment, Retail, Transport, Bp_outsourcing

#ParsedReport #GeneratedSchema
Generated with GPT-4

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

------
Muddled Libra (она же Scattered Spider / Octo Tempest) - это подвижная совокупность отдельных персонажей, организованных через социальные чат-платформы в эфемерные ударные команды на основе ролей с динамичным членством, что усложняет атрибуцию. С конца 2022 года было замечено по меньшей мере семь отдельных команд, которые первоначально ориентировались на высокоценных крипто-“китов”, а затем перешли к операциям меньшей сложности и большего объема. Операции сосредоточены на использовании supply chain криптовалюты — BPO, поставщиков услуг массового маркетинга, телекоммуникаций и аутентификации — с использованием вышестоящих сторонних векторов для получения монетизируемого доступа к криптоактивам и смежным ценным целям.
-----

Muddled Libra (он же Scattered Spider, Octo Tempest) - это не единый иерархический актор, а подвижная совокупность отдельных персонажей, организованных с помощью платформ социальных чатов. Эти персонажи формируют эфемерные ударные команды, которые объединяются вокруг конкретных целей и взаимодополняющих наборов навыков, а не фиксированной организационной структуры. Членство в команде динамично: отдельные люди входят, выходят и мигрируют между командами, что усложняет присвоение и оценку постоянных способностей.

С конца 2022 года было замечено по меньшей мере семь различных ударных групп, каждая из которых определялась сочетанием намеченных целей и используемой ими специфики. Ранние команды были сосредоточены на краже криптовалюты с высокой стоимостью и преследовали крупные “китовые” цели. Другие команды, которые изначально ориентировались на криптовалюту, со временем перешли к более простым и объемным операциям.

Группы нацелены на элементы supply chain криптовалюты, а не только на биржи или кошельки, рассматривая аутсорсинг бизнес-процессов, массовый маркетинг, телекоммуникации и поставщиков аутентификации как векторы или сопутствующие возможности для достижения ценных целей. Ориентация на эти секторы supply-chain указывает на оперативный акцент на использовании вышестоящих поставщиков услуг и третьих сторон, которые облегчают доступ к держателям криптовалют, вместо того, чтобы полагаться исключительно на прямой взлом инфраструктуры обмена. Общая операционная модель делает акцент на децентрализованном сотрудничестве, ролевых ударных командах и целенаправленной торговле, ориентированной на монетизируемый доступ к криптоактивам и смежным ценным целям.

#ParsedReport #CompletenessMedium
14-08-2025

Unexpected guests: F6 analyzed the first large -scale attacks of the Kinsing group on Russian companies

https://www.f6.ru/blog/kinsing/

Report completeness: Medium

Actors/Campaigns:
Money_libra

Threats:
Kinsing_miner
Xmrig_miner
Smuggling_technique

Victims:
Cloud infrastructure, Container infrastructure, Server linux systems

Industry:
Logistic, Financial, Telco

Geo:
Russian, America, Russia, Asia

CVEs:
CVE-2017-9841 [Vulners]
CVSS V3.1: 9.8,
Vulners: Exploitation: True
X-Force: Risk: Unknown
X-Force: Patch: Unknown
Soft:
- phpunit_project phpunit (le4.8.27, <5.6.3)


ChatGPT TTPs:
do not use without manual check
T1059, T1105, T1190, T1496, T1595, T1610

IOCs:
File: 9
IP: 15
Hash: 267

Soft:
PHPUnit, Thinkphp, Docker, Apparmor, Crontab, Linux, Redis, PostgreSQL, Apache Log4j, Confluence, have more...

Crypto:
monero

Algorithms:
md5, sha1, sha256

Languages:
php

#ParsedReport #GeneratedSchema
Generated with GPT-4

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

------
Кампания по криптоджекингу Kinsing (апрель 2025) deploys The Kinsing loader и XMRig на скомпрометированных облачных/контейнерных хостингах Linux для майнинга Monero. Первоначальный доступ использует открытые API-интерфейсы Docker, небезопасные конфигурации Kubernetes, Redis/PostgreSQL и общедоступные ошибки RCE (Log4Shell, Tomcat, NiFi, Confluence, Citrix, WebLogic) с использованием автоматических загрузчиков LH.SH и D.sh Наблюдаемые объекты включают D.sh/LH.SH в контейнере запускаются commands, anomalous XMRig/Kinsing процессы, а также исходящая телеметрия инфраструктуры.
-----

Аналитики F6 расследовали крупномасштабную кампанию криптоджекинга, приписываемую группе To The Kinsing, которая наблюдалась в апреле 2025 года. Kinsing ‑ это давно работающий кластер киберпреступников (активен с 2019 года), который deploys The Kinsing binary и XMRig для скрытого майнинга Monero (XMR) на скомпрометированных серверах Linux, с акцентом на облачные и контейнерные среды.

Группа использует как известные уязвимости программного обеспечения, так и неправильные настройки в работе, чтобы получить первоначальный доступ. Отмеченные векторы атак включают открытые API-интерфейсы Docker, небезопасные конфигурации Kubernetes и уязвимые сервисы, такие как Redis и PostgreSQL. Kinsing также использует общедоступные недостатки в широко используемом корпоративном программном обеспечении — в качестве примеров приводятся Apache Log4j (Log4Shell), Tomcat, NiFi, Confluence, продукты Citrix и WebLogic. Для конкретных эксплойтов актор использует специализированные автоматизированные скрипты (примеры с именем LH.SH для Log4Shell и D.sh ), которые загружают и выполняют полезные нагрузки для развертывания майнеров and The Kinsing loader/binary.

Поиск и разведка сосредоточены на выявлении доступных интерфейсов управления, в частности открытых API-интерфейсов Docker. Анализ конфигураций среды выполнения контейнера может выявить командные строки, которые извлекают и выполняют характерные сценарии (например, D.sh ), служащие убедительными индикаторами компромисса, tied to Kinsing activity. Сетевая телеметрия из SIEM выявила попытки исходящих атак, что привело аналитиков на основе IP-индикаторов к восстановлению Вредоносных файлов и инфраструктуры.

Рабочий процесс F6 перешел от обнаружения сети к отображению артефактов и инфраструктуры, что позволило создавать и развертывать правила обнаружения/поиска. Ключевыми наблюдаемыми артефактами и тактикой мониторинга являются наличие D.sh/LH.SH шаблоны загрузчика в командах запуска контейнера, аномальные процессы, related to XMRig/Kinsing двоичных файлов, и попытки использования перечисленных служб и API-интерфейсов управления.

#ParsedReport #CompletenessMedium
14-08-2025

Recipe For Adware

https://blog.dingusxmcgee.com/blog/2025/06/06/Recipe-For-Adware.html

Report completeness: Medium

Threats:
Xorist

Victims:
Consumers

Industry:
Foodtech

Geo:
New york

ChatGPT TTPs:
do not use without manual check
T1036, T1204, T1204.002

IOCs:
File: 5
Path: 4
Command: 3
Url: 1
Domain: 9
Hash: 4

Soft:
discord, linux, NSIS installer, Electron, chrome

Languages:
javascript

#ParsedReport #GeneratedSchema
Generated with GPT-4

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

------
Приманка на тему рецепта доставила исполняемый файл Windows с именем RecipeLister.exe по ссылкам/электронным письмам. RecipeLister.exe это установщик NSIS, который распаковывает, удаляет и запускает дополнительные компоненты; анализ показал, что он запускает рекламное ПО, но может выполнять произвольные команды после установки. Пакет NSIS действует как модульная платформа доставки/загрузчик, способный развертывать бэкдоры или другое вредоносное ПО.
-----

2 июня 2025 года в сообществе InvokeRE Discord был опубликован скриншот JavaScript из приложения для рецептов, и последующий анализ выявил кампанию, в которой использовалась приманка на тему рецептов (например, электронное письмо со ссылкой на рецепт в стиле New York Times) для распространения исполняемого файла Windows с именем RecipeLister.exe . Первоначальная приманка использует безобидный на вид контент, чтобы побудить жертву запустить доставленный двоичный файл.

RecipeLister.exe является установщиком NSIS (Nullsoft Scriptable Install System). Как пакет NSIS, он содержит установочный скрипт, который может распаковывать и загружать файлы на диск и выполнять их, что означает, что установщик является удобным промежуточным механизмом для произвольных полезных нагрузок. Анализ показал, что установщик удалял и запускал дополнительные компоненты; на момент составления отчета наблюдаемое поведение полезной нагрузки проявлялось как рекламное ПО. Поскольку установщики NSIS могут выполнять произвольные команды после установки и запускать удаленные исполняемые файлы, один и тот же механизм может обеспечить широкий спектр дополнительных полезных нагрузок помимо внедрения рекламы - от постоянного рекламного ПО до бэкдоров или других семейств вредоносных ПО.

Авторы отмечают, что обозначать кампанию строго как “рекламное ПО”, скорее всего, неточно: механизм доставки модульный и гибкий, а активная полезная нагрузка может быть приманкой. Это делает угрозу более похожей на платформу доставки или потенциальный загрузчик бэкдора, а не на одноцелевую разновидность рекламного ПО, увеличивая риск того, что операторы могут заменить более вредоносную полезную нагрузку, чтобы избежать обнаружения или расширить доступ.

#ParsedReport #CompletenessHigh
14-08-2025

CrossC2 Expanding Cobalt Strike Beacon to Cross-Platform Attacks

https://blogs.jpcert.or.jp/en/2025/08/crossc2.html

Report completeness: High

Threats:
Cobalt_strike_tool
Crossc2_tool
Plink_tool
Readnimeloader
Junk_code_technique
Dll_sideloading_technique
Odinldr
Systembc
As-rep_roasting_technique
Blackbasta

Victims:
Linux servers, Active directory environments

Geo:
Japan

ChatGPT TTPs:
do not use without manual check
T1021.002, T1021.004, T1027, T1055, T1071.001, T1090, T1140, T1558.004, T1573

IOCs:
File: 5
Path: 3
IP: 12
Domain: 4
Hash: 22

Soft:
Linux, PsExec, macOS, OpenSSL, Task Scheduler

Algorithms:
xor, aes-128-cbc, aes-256-ecb, aes, deflate, gzip

Functions:
ReadNimeLoader, GetNPUsers, GetNPUsers_windows

Win API:
NetBIOS, NtQueueApcThread-s, SetThreadContext, CreateRemoteThread, LoadLibraryA, RtlCreateUserThread, VirtualAllocEx

Languages:
javascript, java, python

Platforms:
cross-platform, x64, x86

Links:
https://github.com/JPCERTCC/aa-tools/blob/master/parse\_crossc2beacon\_config.py

#ParsedReport #ExtractedSchema

Classified images:
dump: 4, schema: 2, code: 2

#ParsedReport #GeneratedSchema
Generated with GPT-4

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

------
Сентябрь–декабрь 2024 CrossC2 (Cobalt Strike для Linux/macOS) использовался с инструментами PsExec, Plink, GetNPUsers (AS‑REP), ELF SystemBC и Windows priv‑esc для проникновения в AD; индикаторы совпадают с BlackBasta. ReadNimeLoader использует anti‑analysis и runtime key calc для запуска OdinLdr, который периодически расшифровывает и запускает маячок в памяти с XOR‑повторным шифрованием; выделение кучи начинается с "OdinLdr1337". Маяк: HTTPS/443, 30 секунд ожидания, дрожание 40%; Malleable C2 удаляет байты, использует Teams/Electron UA и base64url "events"/"id"; внедрение через RWX/VirtualAllocEx, APC/CreateRemoteThread/SetThreadContext.
-----

В период с сентября по декабрь 2024 года JPCERT/CC расследовали инциденты, в которых CrossC2 — неофициальный конструктор/имплантат Cobalt Strike Beacon для Linux и macOS (x86/x64, M1) — использовался для компрометации внутренних сетей и сред Active Directory. CrossC2 расширяет возможности Beacon для платформ, отличных от Windows; конструктор размещен в открытом доступе, но исходный код Beacon не распространяется. В кампании использовались CrossC2 наряду с PsExec, Plink, GetNPUsers (AS-REP-ростинг), ELF-варианты SystemBC и инструменты повышения привилегий Windows для достижения перемещения внутри компании и закрепления. Множественные инфекции и связанные с ними образцы были обнаружены в нескольких странах.

Для развертывания Cobalt Strike было использовано семейство пользовательских загрузчиков (ReadNimeLoader). ReadNimeLoader встраивает процедуры антианализа и ненужный код; часть ключа дешифрования для загрузчика следующего этапа (OdinLdr) вычисляется только при выполнении этих функций, предотвращая статическое дешифрование. OdinLdr расшифровывает закодированный Cobalt Strike Beacon и выполняет его в памяти. Полезная нагрузка Beacon периодически повторно шифруется случайным ключом XOR и перераспределяется в куче; строка "OdinLdr1337" присутствует в начале распределения кучи. Были замечены два варианта шеллкода: те, которые вызывают OdinLdr для запуска маяка, и другие, которые выполняют маяк напрямую.

Наблюдаемая конфигурация Cobalt Strike указывает на использование маяка HTTPS на порту 443 с 30 000 мс ожидания, 40%-ным дрожанием, большим MaxGetSize и специфическими C2 URI и IP-адресами. Профиль Malleable C2 управляет формированием запроса/ответа (удаление байтов), использует пользовательский агент, подобный Teams/Electron, и кодирует метаданные в параметрах base64url ("события" и "идентификатор"). Настройки Внедрений кода в процесс включают распределение виртуальных ресурсов, запуск RWX включен (bProcInject_StartRWX true) и несколько методов выполнения (NtQueueApcThread/NtCreateUserThread/SetThreadContext/CreateRemoteThread/LoadLibraryA). Были включены водяные знаки и очистка сцены.

Показатели показывают совпадение с активностью BlackBasta: общий домен C2, использование jli.dll/readme.txt артефакты, SystemBC и злоупотребления в качестве представителя. JPCERT/CC опубликовал анализатор конфигурации CrossC2 для облегчения анализа. Кампания подчеркивает риск, связанный с неуправляемыми серверами Linux, на которых отсутствует EDR, и кроссплатформенным расширением инструментария Beacon.

#ParsedReport #CompletenessLow
13-08-2025

Unpacking KiwiStealer: Diving into BITTER APT s Malware for File Exfiltration

https://blog.pulsedive.com/unpacking-kiwistealer-diving-into-bitter-apts-malware-for-file-exfiltration/

Report completeness: Low

Actors/Campaigns:
Bitter

Threats:
Kiwistealer

TTPs:
Tactics: 6
Technics: 8

IOCs:
Domain: 1
File: 2
Hash: 1

Algorithms:
sha1, md5, sha256

Languages:
php

#ParsedReport #ExtractedSchema

Classified images:
table: 1, code: 2, windows: 1, schema: 1