#ParsedReport #GeneratedSchema
Generated with GPT-4

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

------
Загрузчик Aeternum - это сложное вредоносное ПО, использующее обфускацию XOR для каждой строки и Динамическое разрешение функций Windows API для повышения своей скрытности. Он использует методы защиты от виртуальных машин для обнаружения виртуальных сред, обеспечивая контроль выполнения и закрепление за собой путем копирования в каталог AppData. Команды передаются в инфраструктуру C2, загружая полезные данные и используя отражающую загрузку для их выполнения в памяти, при этом используются передовые методы уклонения, такие как самоудаление с помощью альтернативных потоков данных NTFS.
-----

Загрузчик Aeternum - это сложное вредоносное ПО, которое использует различные методы для повышения своей скрытности и эффективности. Загрузчик использует обфускацию XOR для каждой строки для своих внутренних строк, динамически расшифровывая данные из раздела .data своего двоичного файла во время выполнения. Примечательно, что он использует Динамическое разрешение для функций Windows API, отказываясь от хранения этих импортируемых данных в виде открытого текста в пользу запутывания посредством хеширования API с использованием нескольких алгоритмов. Этот метод значительно усложняет анализ и обратное проектирование.

Для обнаружения виртуализированных сред загрузчик Aeternum включает в себя возможности защиты от виртуальных машин, реализуя множество проверок, включая анализ центрального процессора с использованием инструкции cpuid и тщательный просмотр таблицы прошивка SMBIOS. Например, если он обнаруживает, что характерное битовое поле содержит менее 10 установленных битов, он предполагает, что среда виртуализирована, останавливая выполнение. Загрузчик также использует проверки реестра для идентификации русскоязычных пользователей и не запускается, если языковые настройки системы соответствуют определенным критериям. Это геозонирование, по-видимому, ограничено обнаружением в России, в отличие от других вредоносное ПО, которые часто включают более широкое обнаружение в странах СНГ.

После успешной проверки среды загрузчик Aeternum устанавливает закрепление различными способами, включая копирование самого себя в каталог AppData\Local и использование папки Startup для выполнения при загрузке. Процесс инициализации включает в себя сбор пути к исходному двоичному файлу через API `GetModuleFileNameA()`. Затем команды передаются в инфраструктуру command and control (C2) с использованием жестко закодированного списка доменов Polygon RPC и механизма PRNG для рандомизации интервалов между запросами.

Полезные файлы загружаются порциями с помощью `InternetReadFile()` и различаются по типу файла. Если полезной нагрузкой является библиотека DLL, Aeternum использует методы отражающей загрузки, сохраняя ее в памяти без записи на диск. Для других типов файлов он создает уникальную структуру каталогов во временной папке, удаляет метаданные Mark-Of-The-Web, чтобы избежать обнаружения, и использует подмену идентификатора родительского процесса (PPID), чтобы замаскировать его работу, как если бы она была инициирована explorer.exe .

Кроме того, загрузчик обладает возможностью самоудаления, используя альтернативные потоки данных NTFS (ADS), чтобы скрыть себя после выполнения, что усложняет криминалистический анализ. Команды, извлеченные из C2, зашифрованные с помощью AES и производно связанные с адресом контракта в блокчейне Polygon, могут быть расшифрованы, если адрес известен, что обеспечивает потенциальный способ мониторинга и понимания истории его работы. В целом, загрузчик Aeternum является примером передовых методов уклонения, что делает его серьезной угрозой в экосистеме вредоносное ПО.

#ParsedReport #CompletenessMedium
22-02-2026

Dark Web Profile: Lotus Blossom

https://socradar.io/blog/dark-web-profile-lotus-blossom/

Report completeness: Medium

Actors/Campaigns:
Dragonfish (motivation: sabotage, cyber_espionage, information_theft, financially_motivated)
Raspberry_typhoon
Cloud_hopper
Stone_panda
Winnti
Comment_crew

Threats:
Lolbin_technique
Anubis
Supply_chain_technique
Spear-phishing_technique
Elise
Sagerunex
Hannotog
Chrysalis
Plugx_rat
Watering_hole_technique
Dll_sideloading_technique
Credential_harvesting_technique
Adfind_tool
Mimikatz_tool
Process_injection_technique
Emissary

Victims:
Government, Military, Telecommunications, Manufacturing, Critical infrastructure, Maritime and logistics, Defense contractors, Geospatial imaging companies, Satellite communications providers, Certificate authorities, have more...

Industry:
Logistic, Military, Government, Maritime, Telco, Transport, Critical_infrastructure

Geo:
Djibouti, Thailand, Asia-pacific, French, Hong kong, Korea, Philippines, Philippine, Asia, America, Asian, Vietnamese, Indonesia, China, Myanmar, Vietnam, Chinese, Usa, Taiwan

CVEs:
CVE-2010-2883 [Vulners]
CVSS V3.1: 7.3,
Vulners: Exploitation: True
X-Force: Risk: Unknown
X-Force: Patch: Unknown
Soft:
- adobe acrobat (<8.2.5, <9.4)

CVE-2009-4324 [Vulners]
CVSS V3.1: 7.8,
Vulners: Exploitation: True
X-Force: Risk: Unknown
X-Force: Patch: Unknown
Soft:
- adobe acrobat (<8.2, <9.3)
- adobe acrobat_reader (<8.2, <9.3)

CVE-2016-1019 [Vulners]
CVSS V3.1: 9.8,
Vulners: Exploitation: True
X-Force: Risk: Unknown
X-Force: Patch: Unknown
Soft:
- adobe flash_player_desktop_runtime (le21.0.0.197)

CVE-2010-0188 [Vulners]
CVSS V3.1: 7.8,
Vulners: Exploitation: True
X-Force: Risk: Unknown
X-Force: Patch: Unknown
Soft:
- adobe acrobat (<8.2.1, <9.3.1)
- adobe acrobat_reader (<8.2.1, <9.3.1)

CVE-2012-0158 [Vulners]
CVSS V3.1: 8.8,
Vulners: Exploitation: True
X-Force: Risk: Unknown
X-Force: Patch: Unknown
Soft:
- microsoft office (2003, 2007, 2010)
- microsoft office_web_components (2003)

CVE-2017-11882 [Vulners]
CVSS V3.1: 7.8,
Vulners: Exploitation: True
X-Force: Risk: Unknown
X-Force: Patch: Unknown
Soft:
- microsoft office (2007, 2010, 2013, 2016)

CVE-2018-0802 [Vulners]
CVSS V3.1: 7.8,
Vulners: Exploitation: True
X-Force: Risk: Unknown
X-Force: Patch: Unknown
Soft:
- microsoft office (2007, 2010, 2013, 2016)
- microsoft office_compatibility_pack (-)
- microsoft word (2007, 2010, 2013, 2016)

CVE-2014-6332 [Vulners]
CVSS V3.1: 8.8,
Vulners: Exploitation: True
X-Force: Risk: Unknown
X-Force: Patch: Unknown
Soft:
- microsoft windows_7 (-)
- microsoft windows_8 (-)
- microsoft windows_8.1 (-)
- microsoft windows_rt (-)
- microsoft windows_rt_8.1 (-)
have more...
CVE-2025-15556 [Vulners]
CVSS V3.1: 7.5,
Vulners: Exploitation: True
X-Force: Risk: Unknown
X-Force: Patch: Unknown
Soft:
- notepad-plus-plus notepad\+\+ (<8.8.9)

CVE-2014-4114 [Vulners]
CVSS V3.1: 7.8,
Vulners: Exploitation: True
X-Force: Risk: Unknown
X-Force: Patch: Unknown
Soft:
- microsoft windows_7 (-)
- microsoft windows_8 (-)
- microsoft windows_8.1 (-)
- microsoft windows_rt (-)
- microsoft windows_rt_8.1 (-)
have more...

TTPs:
Tactics: 8
Technics: 17

IOCs:
File: 2

Soft:
Microsoft Office, PsExec, Active Directory, Flash Player, Windows OLE Automation, Windows OLE, Windows Service

Languages:
powershell

#ParsedReport #ExtractedSchema

Classified images:
windows: 4, schema: 1

#ParsedReport #GeneratedSchema
Generated with GPT-4

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

------
Lotus Blossom, спонсируемая китайским государством APT-группировка, действующая с 2009 года, специализируется на кибершпионаже против правительства и стратегических секторов, используя пользовательское вредоносное ПО и законные административные инструменты для тайных операций. Они инициируют атаки главным образом с помощью Целевой фишинг и используют различные уязвимости, включая CVE-2012-0158 и CVE-2018-0802, переходя к передовым методам, таким как манипулирование supply Chains программного обеспечения и DLL Sideloading для обеспечения сохраняемости. Их изощренная тактика демонстрирует стратегическое соответствие геополитическим целям, расширяя их глобальный оперативный охват, делая упор на скрытность и долгосрочный доступ.
-----

Lotus Blossom - спонсируемая государством APT-группировка, занимающаяся кибершпионажем по меньшей мере с 2009 года, нацеленная на правительственные органы и стратегические отрасли промышленности в Азиатско-Тихоокеанском регионе и во всем мире. Известные под такими псевдонимами, как Billbug и Spring Dragon, они используют пользовательское вредоносное ПО и законные административные инструменты для скрытого доступа. Их операции часто начинаются с Целевой фишинг-кампании, нацеленной на уязвимости Microsoft Office, такие как CVE-2012-0158. Недавно они манипулировали supply chains программного обеспечения, примером чего может служить инфраструктура обновлений Notepad++ для доставки троянского программного обеспечения.

Lotus Blossom использует стратегию проникновения пациентов, отдавая предпочтение долгосрочному доступу, а не разрушительным методам, и использует методы living-off-the-land, чтобы сочетать вредоносные действия с рутинной деятельностью. Первоначальный доступ обычно получают с помощью фишинг-сообщений электронной почты, за которыми следует перемещение внутри компании с использованием PowerShell и WMI с помощью таких инструментов, как Mimikatz для сбор учетных записей. Их пользовательское вредоносное ПО включает в себя бэкдор Elise, развивающийся в фреймворк, такой как Sagerunex и Chrysalis, который использует DLL sideloading для сохранения.

Таргетинг расширился от правительственных сетей Юго-Восточной Азии до глобальных организаций, отражая стратегические интересы Китая, особенно в области морской логистики и разведки supply chain. Их атаки связаны с геополитическими событиями, особенно в таких критически важных секторах, как военные организации и телекоммуникации, во времена региональной напряженности.

Недавние тактические приемы демонстрируют значительное повышение сложности за счет компрометация на уровне инфраструктуры и сочетания проприетарных бэкдор с законными утилитами, что сокращает количество следов вредоносное ПО, сохраняя при этом возможности наблюдения и эксфильтрация данных. Они используют уязвимости от CVE-2018-0802 до CVE-2025-15556, что указывает на постоянное совершенствование их методов, позволяющих избежать обнаружения и расширить оперативный охват.

#ParsedReport #CompletenessLow
19-02-2026

Increase in Malware Enabled ATM Jackpotting Incidents Across United States

https://www.ic3.gov/CSA/2026/260219.pdf

Report completeness: Low

Threats:
Atm_jackpotting_technique
Ploutus
Teamviewer_tool
Anydesk_tool

Victims:
Financial services, Banks, Atm operators

Industry:
Financial

TTPs:
Tactics: 1
Technics: 0

ChatGPT TTPs:
do not use without manual check
T1005, T1021.001, T1059, T1068, T1078, T1091, T1204, T1547, T1565.001, T1569.002, have more...

IOCs:
File: 15
Hash: 5
Path: 2
Registry: 5

Soft:
Windows security

Algorithms:
md5

#ParsedReport #GeneratedSchema
Generated with GPT-4

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

------
В оперативном отчете ФБР подробно описывается рост числа случаев кражи денег в банкоматах в США: более 700 случаев в 2025 году привели к убыткам на сумму более 20 миллионов долларов. Киберпреступники используют вредоносное ПО Ploutus для использования уязвимостей в программном обеспечении eXtensions for Financial Services (XFS) для незаконной выдачи наличных в обход банковской авторизации. Злоумышленники обычно получают физический доступ к банкоматам и внедряют вредоносное ПО различными методами, создавая значительные угрозы для нескольких производителей банкоматов из-за лежащих в их основе уязвимостей ОС Windows.
-----

ФБР сообщает о резком росте числа случаев кражи денег в банкоматах в США: в 2025 году их будет более 700, а убытки превысят 20 миллионов долларов. Джекпот в банкоматах использует программные и физические уязвимости, в основном используя вредоносное ПО Ploutus для манипулирования выдачей наличных без авторизации. Ploutus нацелен на уровень расширений для финансовых служб (XFS), позволяющий злоумышленникам обходить банковскую авторизацию и выдавать наличные непосредственно из банкоматов. Злоумышленники часто получают физический доступ с помощью универсальных ключей и могут удалить жесткий диск банкомата, чтобы заразить его вредоносное ПО с внешнего компьютера. Они также могут заменить жесткий диск на предварительно загруженное устройство. Это вредоносное ПО использует уязвимости в операционной системе Windows, что позволяет ему работать в банкоматах разных производителей. Рекомендуемые меры по смягчению последствий включают нацелен-ный аудит съемных носителей, поддержание проверенного "золотого образа" для банкоматов, внесение устройств в белый список, использование шифрования жесткого диска и настройку банкоматов на отключение при обнаружении определенных признаков компрометация. Для повышения готовности к угрозам также рекомендуется использовать решения для защиты от вредоносных программ и обучать персонал распознаванию сигналов о взломе.

#ParsedReport #CompletenessLow
22-02-2026

OPSEC on a Budget: What BadAudio Reveals About APT24 Securite360

https://securite360.net/opsec-on-a-budget-what-badaudio-reveals-about-apt24

Report completeness: Low

Actors/Campaigns:
Pitty_tiger

Threats:
Badaudio
Plugx_rat
Shadowpad

Victims:
Taiwan, United states

Geo:
Taiwan, China, Chinese

TTPs:
Tactics: 1
Technics: 0

ChatGPT TTPs:
do not use without manual check
T1016, T1027, T1033, T1041, T1071.001, T1140, T1573.001

IOCs:
File: 3
Hash: 1

Soft:
WinINet API, WordPress

Algorithms:
xor, aes, aes-256

Win API:
GetUserNameExW, HeapDestroy, VirtualFree, TerminateThread, ExitProcess, InternetCloseHandle, HttpQueryInfoA, InternetReadFile, InternetOpenA, HeapDestroy VirtualFree TerminateThread ExitProcess InternetCloseHandle, have more...

Platforms:
x86, x64

#ParsedReport #GeneratedSchema
Generated with GPT-4

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

------
APT24, злоумышленник, связанный с Китаем, действует по меньшей мере с 2011 года, нацеливаясь на Тайвань и США. Недавнее использование ими загрузчика BadAudio знаменует переход к пользовательскому вредоносное ПО, которое собирает информацию о хостах, такую как имена пользователей и системные имена хостов, для разведка, прежде чем связываться с серверами командования и контроля (C2). BadAudio использует сложные методы обфускации с маскировкой XOR на основе SSE, использует AES-256 для шифрования данных и полагается на WinInet API для передачи данных, хотя его домен C2 недавно вернул ответ NXDOMAIN, что указывает на нестабильность в его операционной инфраструктуре.
-----

APT24, также известный как набор для взлома, связанный с Китаем, действует по меньшей мере с 2011 года, в основном нацеленный на организации на Тайване и, в некоторой степени, в Соединенных Штатах. Недавние анализы, в частности отчет Google Cloud, показали, что APT24's использует уникальный загрузчик, известный как BadAudio, что подчеркивает переход к пользовательскому вредоносное ПО вместо того, чтобы полагаться на более известные семейства, связанные с китайскими актор.

BadAudio предназначен для сбора информации, идентифицирующей хост, такой как текущее имя пользователя Windows и системное имя хоста, используя такие функции API, как GetUserNameExW и GetComputerNameW. Эта информация имеет решающее значение для этапа разведка вредоносное ПО, функционируя как средство сбора данных о зараженной среде перед взаимодействием с серверами командования и контроля (C2).

Технический анализ BadAudio показывает его сложные методы запутывания, в первую очередь за счет использования строк стека, которые используют маскировку XOR на основе SSE. Это вредоносное ПО восстанавливает обфускированные строковые буферы непосредственно в памяти, применяя 128-битные операции XOR для Деобфускация своих строк непосредственно перед их использованием. Кроме того, многие процедуры обфускации используют 16-байтовую маску, совместно используемую для различных строк и коммуникаций C2, что указывает на уровень синхронизации при обработке данных.

Что касается передачи данных, BadAudio использует шифрование AES-256 в режиме CTR для защиты информации, собранной с хоста. Жестко закодированный 256-битный ключ AES, хранящийся в вредоносное ПО в виде констант, используется для шифрования конфиденциальных данных перед их отправкой на сервер C2. Процесс передачи использует WinInet API для создания HTTP-запросов, которые включают пользовательские заголовки для передачи зашифрованных данных.

Однако во время тестирования домен C2, связанный с BadAudio, вернул ответ NXDOMAIN, указывающий на то, что он либо больше не функционирует, либо намеренно отключен. Это указывает на потенциальную нестабильность инфраструктуры, используемой APT24.

#ParsedReport #CompletenessHigh
22-02-2026

Chronology of MuddyWater APT Attacks Targeting the Middle East

https://www.genians.co.kr/blog/threat_intelligence/muddywater-apt

Report completeness: High

Actors/Campaigns:
Muddywater (motivation: financially_motivated, information_theft)

Threats:
Spear-phishing_technique
Dll_sideloading_technique
Syncro_tool
Atera_tool
Screenconnect_tool
Simplehelp_tool
Splashtop_tool
Anydesk_tool
Teamviewer_tool

Victims:
Telecommunications, Universities, Insurance, Public pension fund, It services providers, Diplomatic organizations, Government agencies

Industry:
Telco, Military, Education, Energy, Government, Healthcare

Geo:
Jordan, Malaysian, Egypt, Israel, France, United kingdom, Iraq, Asia, Israeli, Oman, America, Middle east, Turkmenistan, Asian, Egyptian

TTPs:
Tactics: 1
Technics: 0

ChatGPT TTPs:
do not use without manual check
T1016, T1027, T1027.013, T1033, T1036, T1055, T1059.001, T1059.005, T1071.001, T1078, have more...

IOCs:
File: 17
Domain: 3
Path: 2
IP: 2
Hash: 39

Soft:
Microsoft Office, Microsoft Word, Dropbox, Microsoft OneDrive, Windows Installer, Microsoft Defender

Algorithms:
xor, exhibit, zip, md5

Functions:
Document_Open, dddd, love_me_

Win API:
InitializeSecurityContextW

Languages:
rust, powershell

#ParsedReport #ExtractedSchema

Classified images:
windows: 14, code: 1, table: 1, dump: 5, schema: 2

#ParsedReport #GeneratedSchema
Generated with GPT-4

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

------
APT-группировка MuddyWater специализируется на долгосрочных атаках по сбору разведывательной информации на Ближнем Востоке, используя такие методы, как эксплойты RMM и Целевой фишинг на основе макросов. Их операции включают манипулирование пользователями с целью включения макросов во вредоносных документах Word и использование скрытых методов, таких как скрипты PowerShell и вредоносное ПО на основе Rust, для действий после проникновения. Недавние атаки включали в себя нападение на иракского телекоммуникационного оператора, продемонстрировав сложный подход к извлечению конфиденциальной информации в различных секторах.
-----

APT-группировка MuddyWater нацелена на организации на Ближнем Востоке, для которых характерно долгосрочное проникновение и сбор разведывательных данных, а не сиюминутная финансовая выгода. В их атаках преимущественно используются эксплойты удаленного мониторинга и управления (RMM) и методы, основанные на макросах, для первоначального проникновения. Целевой фишинг на основе документов остается распространенной стратегией, использующей методы социальной инженерии, чтобы обманом заставить пользователей включить макросы, которые выполняют вредоносные коды, часто скрытые в кажущихся законными документах Microsoft Word.

Несмотря на улучшения в системе безопасности Microsoft Office, такие как блокировка выполнения макросов по умолчанию, тактика группы заключается в манипулировании доверием пользователей с помощью тщательно подготовленных электронных писем, в которых пользователям предлагается включить макросы самостоятельно. Это особенно эффективно в средах, работающих под управлением старых версий программного обеспечения, где по-прежнему активен автозапуск макросов. В ходе недавних инцидентов они применили дополнительные методы, такие как вредоносные HTML-файлы, которые перенаправляются в облачные сервисы хранения данных, такие как Dropbox или OneDrive, для доставки полезной нагрузки.

На этапе после проникновения MuddyWater использует целый ряд тактических приемов, чтобы сохранить доступ и избежать обнаружения. Они используют скрипты PowerShell для выполнения команд и DLL Sideloading, а также сложные инструменты удаленного администрирования для скрытого управления системами компрометация. Примечательно, что они добились успехов, внедрив вредоносное ПО на основе Rust в свою деятельность, повысив свое техническое мастерство.

В качестве конкретного примера была отмечена атака Целевой фишинг на иракского телекоммуникационного оператора, в ходе которой злоумышленники использовали зараженные макросами документы Word, замаскированные под законные бизнес-файлы, чтобы получить доступ к внутренним системам. Аналогичные методы были применены при атаках на образовательные учреждения и различные отрасли промышленности, включая здравоохранение и финансы, с использованием скоординированных кампаний, направленных на извлечение конфиденциальной информации с течением времени.

Принцип работы MuddyWater's иллюстрирует растущую изощренность кибератак, спонсируемых государством, что требует надежной фреймворк Кибербезопасность, в котором особое внимание уделяется системам обнаружения конечных точек и реагирования (EDR). Эти системы должны обнаруживать не только традиционные индикаторы компрометация, но и аномальные модели поведения, указывающие на постоянный доступ или перемещение внутри компании в сетях. Этот переход к обнаружению, основанному на поведении, имеет решающее значение для выявления и смягчения угроз со стороны таких актор APT, как MuddyWater, на ранней стадии жизненного цикла атаки.

#ParsedReport #CompletenessMedium
22-02-2026

GreyNoise Labs Weekly OAST (Well-known Out-of-band Interaction Domains) Report Week Ending 2026-02-20

https://www.labs.greynoise.io/grimoire/2026-02-20-weekly-oast-report/

Report completeness: Medium

Actors/Campaigns:
Axiom
Hafnium

Threats:
Interactsh_tool
Nuclei_tool
Proxylogon_exploit
Typosquatting_technique
Log4shell_vuln
Lumma_stealer
Spark_rat
Vshell

Victims:
Global observation grid, General internet facing services, Ai llm orchestration infrastructure, Email servers, Beyondtrust installations

Industry:
Entertainment, Telco

Geo:
Sweden, Switzerland, China, Russian, Korea, Brazil, France, French, Luxembourg, Moscow, Vietnam, Russia

CVEs:
CVE-2026-1731 [Vulners]
CVSS V3.1: 9.8,
Vulners: Exploitation: True
X-Force: Risk: Unknown
X-Force: Patch: Unknown
Soft:
- beyondtrust privileged_remote_access (<25.1)
- beyondtrust remote_support (<25.3.2)

CVE-2026-23760 [Vulners]
CVSS V3.1: 9.8,
Vulners: Exploitation: True
X-Force: Risk: Unknown
X-Force: Patch: Unknown
Soft:
- smartertools smartermail (<100.0.9511)

CVE-2026-0770 [Vulners]
CVSS V3.1: 9.8,
Vulners: Exploitation: Unknown
X-Force: Risk: Unknown
X-Force: Patch: Unknown
Soft:
- langflow (1.4.2)

CVE-2021-44228 [Vulners]
CVSS V3.1: 10.0,
Vulners: Exploitation: True
X-Force: Risk: Unknown
X-Force: Patch: Unknown
Soft:
- siemens 6bk1602-0aa12-0tp0_firmware (<2.7.0)

CVE-2021-26855 [Vulners]
CVSS V3.1: 9.8,
Vulners: Exploitation: True
X-Force: Risk: Unknown
X-Force: Patch: Unknown
Soft:
- microsoft exchange_server (2013, 2016, 2019)

CVE-2025-4123 [Vulners]
CVSS V3.1: 7.6,
Vulners: Exploitation: True
X-Force: Risk: Unknown
X-Force: Patch: Unknown
Soft:
- grafana (<10.4.18, <11.2.9, <11.3.6, <11.4.4, <11.5.4)

CVE-2025-2775 [Vulners]
CVSS V3.1: 9.3,
Vulners: Exploitation: True
X-Force: Risk: Unknown
X-Force: Patch: Unknown
Soft:
- sysaid (le23.3.40)

CVE-2026-1281 [Vulners]
CVSS V3.1: 9.8,
Vulners: Exploitation: True
X-Force: Risk: Unknown
X-Force: Patch: Unknown
Soft:
- ivanti endpoint_manager_mobile (le12.5.0.0, 12.5.1.0, 12.6.0.0, 12.6.1.0, 12.7.0.0)

CVE-2025-61882 [Vulners]
CVSS V3.1: 9.8,
Vulners: Exploitation: True
X-Force: Risk: Unknown
X-Force: Patch: Unknown
Soft:
- oracle concurrent_processing (le12.2.14)


TTPs:
Tactics: 1
Technics: 0

ChatGPT TTPs:
do not use without manual check
T1071.001, T1090, T1102, T1190, T1568, T1583, T1584, T1585, T1588.002, T1595, have more...

IOCs:
IP: 22
Domain: 2
Email: 1
Url: 1

Soft:
Linux, Ubuntu, OpenSSH, nginx, Langflow, Ivanti EPMM, Gmail, Telegram

Languages:
java

#ParsedReport #GeneratedSchema
Generated with GPT-4

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

------
В период с 14 по 20 февраля 2026 года GreyNoise зарегистрировал 3882 сеанса в 33 кампаниях внеполосного взаимодействия (OAST) с 24 уникальных IP-адресов, в основном используя индивидуальные адреса, а не кластеризованные. Задействованные ключевые инфраструктуры включают пуленепробиваемые хосты и эксплойты, нацеленные на такие уязвимости, как ProxyLogon и критические недостатки RCE CVE-2026-1731 и CVE-2026-0770. Поведение сеанса указывает на двойное развертывание средств сканирования, при этом заметная кампания Viet Storage использует сложные стратегии загрузки и постоянное сканирование на наличие уязвимостей Log4j, что свидетельствует как о продолжающихся усилиях по эксплуатации, так и о потенциальном изменении стратегий актор.
-----

В период с 14 по 20 февраля 2026 года GreyNoise обнаружил 3882 сеанса с 24 уникальных IP-адресов, задействованных в 33 кампаниях внеполосного взаимодействия (OAST). Вся активность исходила с отдельных IP-адресов, что отличалось от кластерных кампаний предыдущих недель. Ключевые инфраструктуры, связанные с этой деятельностью, включают пуленепробиваемых хостинг-провайдеров, Private Layer и RouterHosting/Cloudzy. В отчете отмечено 5695 декодированных вхождений в домен OAST с помощью схемы кодирования Interactsh. Было 33 уникальных идентификатора кампании и 12 различных отпечатков JA4T TCP, причем доминирующий отпечаток был привязан к кластеру Nuclears/loopback (размер окна 65495). Высокие объемы сеансов указывали на использование средств сканирования двойного развертывания с различными конфигурациями. Кампания по хранению данных во Вьетнаме была самой масштабной с 741 сеансом и 2138 уникальными доменами OAST, использующими сложную многовекторную стратегию ввода полезной нагрузки. Другая кампания от Ghosty Networks включала необычную активность протокола, связанную с игровым сервером, что наводило на мысль о потенциальной компрометация инфраструктуры. Московские кампании OVH/Alliance LLC были нацелен на уязвимости, такие как ProxyLogon (CVE-2021-26855), и включали инструменты эксплуатации инфраструктуры. В наблюдаемой сети происходит активное использование критических уязвимостей RCE CVE-2026-1731 и CVE-2026-0770. Постоянное сканирование Log4j указывает на непатентованные системы или фреймворк автоматического сканирования. Сложность атрибуции возникает из-за дублирования инфраструктур злоумышленник с российскими связями, использующих международные услуги хостинга, что намекает на юрисдикционный арбитраж. Переход к структуре с одним IP-адресом может усложнить оценку координации между кампаниями.

#ParsedReport #CompletenessHigh
24-02-2026

Apache ActiveMQ Exploit Leads to LockBit Ransomware

https://thedfirreport.com/2026/02/23/apache-activemq-exploit-leads-to-lockbit-ransomware/

Report completeness: High

Threats:
Lockbit
Meterpreter_tool
Metasploit_tool
Anydesk_tool
Blackmatter
Lolbin_technique
Cobalt_strike_tool
Amsi_bypass_technique

Victims:
Enterprise networks

CVEs:
CVE-2023-46604 [Vulners]
CVSS V3.1: 10.0,
Vulners: Exploitation: True
X-Force: Risk: Unknown
X-Force: Patch: Unknown
Soft:
- apache activemq (<5.15.16, <5.16.7, <5.17.6, <5.18.3)


TTPs:
Tactics: 10
Technics: 0

IOCs:
Command: 1
IP: 3
File: 14
Hash: 5
Path: 2

Soft:
ActiveMQ, Linux, Windows Powershell, OpenWire, speakeasy, Winlogon, Windows Defender, SoftPerfect Network Scanner, Microsoft Defender, Windows Firewall, have more...

Algorithms:
sha256, gzip, base64

Functions:
GetSystem

Win API:
IsDebuggerPresent, VirtualAlloc, VirtualProtect, CreateThread, WaitForSingleObject

Languages:
powershell, java

Platforms:
apple

YARA: Found
SIGMA: Found

Links:
https://github.com/evkl1d/CVE-2023-46604/blob/main/exploit.py
have more...
https://github.com/elastic/protections-artifacts/blob/main/yara/rules/Windows\_Trojan\_Metasploit.yar

#ParsedReport #ExtractedSchema

Classified images:
dump: 1, code: 9, chats: 1, table: 5, windows: 3, chart: 1, schema: 5