Archivo de la categoría: Fraude

Un nuevo zero-day en Adobe Flash utilizado en la campaña Pawn Storm dirigida a Ministerios de Asuntos Exteriores

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Análisis de Brooks Li, Feike Hacquebord y Peter Pi

El equipo de investigación de Trend Micro ha descubierto que los atacantes que están detrás de Pawn Storm están utilizando un nuevo exploit zero-day en Adobe Flash en su última campaña. Pawn Storm es una campaña de ciberespionaje de larga duración conocida por dirigirse a objetivos de perfil alto y por emplear la primera vulnerabilidad zero-day vista en Java en los dos últimos años.

En esta reciente campaña, Pawn Storm se dirigía a varios Ministerios de Asuntos Exteriores de todo el mundo. Los objetivos recibieron correos electrónicos de spear phishing que contenían enlaces que conducen al exploit. Los emails y direcciones URL se han creado a mano para simular que dirigen a información sobre temas de actualidad, empleando asuntos en el mensaje de correo electrónico que contienen los siguientes temas:

  • “Un suicida con coche bomba se dirige contra el convoy de tropas de la OTAN en Kabul”
  •  “Las tropas sirias ganan terreno mientras Putin defiende con ataques aéreos”
  • Israel lanza ataques aéreos contra objetivos en Gaza”
  • “Rusia advierte que responderá a Estados Unidos sobre la acumulación de armas nucleares en Turquía, Europa”
  • El ejército de Estados Unidos informa que 75 rebeldes entrenados por Estados Unidos regresan a Siria”

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Regin: un malware sofisticado aunque no sin precedentes

Informes recientes han detectado un sofisticado malware conocido como Regin en ataques dirigidos en varios países. Regin es altamente sofisticado y está diseñado para llevar a cabo vigilancia sigilosa de potenciales víctimas a largo plazo, a instancias de sus creadores. Se cree que los principales objetivos de este ataque han sido las compañías de telecomunicaciones.

No está claro cuánto tiempo ha estado activo Regin. Las marcas de tiempo de los archivos asociados a Regin varían según los informes. En algún lugar el ataque sucedió en 2003, mientras que en otros en 2006, 2008 ó 2011. Entre las víctimas conocidas se incluye una compañía telefónica belga, lo que lleva a sospechar que los actores de amenaza están detrás de este ataque.

Si bien Regin está en general bien elaborado y diseñado, en nuestra vigilancia de las amenazas observamos que muchas de sus técnicas se han utilizado antes en otros ataques. Además, el objetivo general de este ataque es el mismo: robar información del objetivo sin dejar de ser sigiloso.

El siguiente gráfico describe algunas de las técnicas avanzadas que creemos fueron utilizadas por Regin:

 regin-1aTécnicas avanzadas utilizadas por Regin

Como se puede apreciar, muy pocas de las técnicas utilizadas por Regin no tenían precedentes de una forma u otra. Las técnicas elegidas por los creadores de Regin parecen haber sido elegidas para maximizar sus características de sigilo; esto permitiría a un atacante mantener su presencia a largo plazo en un sistema afectado, lo que sería una herramienta eficaz para la recopilación de información robada.

Seguiremos atentos a los acontecimientos relacionados con esta amenaza y actualizaremos la información cuando sea necesario.

 

TorrentLocker ataca objetivos italianos

Joseph C Chen (Investigador de Fraudes)

Hemos descubierto recientemente una nueva variante de ransomware, TorrentLocker, dirigido a aproximadamente 4.000 organizaciones y empresas italianas. TorrentLocker pertenece a la familia ransomware (CryptoLocker), y también cifra diversos archivos y obliga a los usuarios a pagar una suma de dinero. TorrentLocker utiliza la red de anonimato TOR para ocultar su tráfico de red, lo que puede haber sido el origen de su nombre.

La citada amenaza utiliza un correo electrónico spam escrito en italiano con varias plantillas como parte de sus tácticas de ingeniería social. Traducido al Inglés, estos mensajes dicen:

1. Su pregunta se ha hecho en el foro {día} / {mes} / {año} {hora}. Para la respuesta detallada consulte la siguiente dirección: {enlace malicioso}

2. Se le envió una factura que debe pagar antes de {día} / {mes} / {año}. Detalles encontrados: {enlace malicioso}

3. Su solicitud ha sido iniciada para revisar el pago {enlace malicioso}

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1 Muestra de correo electrónico spam

Todos los mensajes contienen un enlace que lleva a un archivo zip. Descomprimir el archivo de almacenamiento produce un archivo disfrazado como documento PDF. Los archivos PDF son muy normales en las empresas, y como tal, los empleados que reciben este mensaje spam puede llegar a pensar que esto es legítimo.

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2 Captura de pantalla del archivo vinculado

Algunos de los archivos de almacenamiento tienen nombres como Versamento.zip, Transazione.zip, Compenso.zip o Saldo.zip. Estos nombres de archivo se traducen como pago, transacción, compensación y saldo, respectivamente. Sin embargo, en lugar de un archivo PDF, estos archivos son en realidad una variante CryptoLocker detectado por Trend Micro como TROJ_CRILOCK.YNG.

Al igual que en otras variantes, Cryptolocker cifra una gran variedad de tipos de archivo, incluyendo .DOTX, DOCX, DOC, TXT, PPT, .PPTX y .XLSX, entre otros. Todos estos tipos de archivo están asociados con los productos de Microsoft Office y se utilizan comúnmente en las operaciones diarias de las empresas.

Para recibir la herramienta de descifrado para supuestamente recuperar archivos cruciales los los usuarios necesitan para pagar el rescate en Bitcoins. En una de las muestras que encontramos pidieron un rescate de 1.375 BTC

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3 y 4. Imágenes de ransomware (Click para ampliar)

Los usuarios italianos son los más afectados por este particular spam, ya que la mitad de todos los mensajes de spam que se identifican con este tipo de spam fueron enviados a usuarios en Italia. La cuarta parte provino de Brasil, con otros países que representan el resto. En su pico, varios miles de usuarios se vieron afectados al día.

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5. Distribución de los objetivos TorrentLocker globalmente

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6. Número de objetivos afectados al día

Protegemos a nuestros usuarios contra esta amenaza mediante el bloqueo de las diferentes fases de esta amenaza. Además de bloquear los diversos mensajes spam, bloqueamos también las URL maliciosas y detectamos los archivos maliciosos utilizados en este ataque.

Los hash del archivo vistos en este ataque incluyen:

  • 050b21190591004cbee3a06019dcb34e766afe47
  • 078838cb99e31913e661657241feeea9c20b965a
  • 6b8ba758c4075e766d2cd928ffb92b2223c644d7
  • 9a24a0c7079c569b5740152205f87ad2213a67ed
  • c58fe7477c0a639e64bcf1a49df79dee58961a34
  • de3c25f2b3577cc192cb33454616d22718d501dc

Información adicional de Grant Chen

2014 – Una explosión de brechas de datos y malware específico para TPV

Numaan Huq, Threat Senior Research de Trend Micro

La industria de la seguridad informática siempre recordará 2013 como el año en que Estados Unidos fue víctima de una de las mayores brechas de datos de la historia. En un ataque dirigido, la cadena de grandes almacenes Target, se vio comprometida durante la campaña de Navidad utilizando el malware BlackPOS, una modalidad de malware específica para los terminales punto de venta (TPV o PoS) llamada RAM scraper, que se instala en la memoria de los terminales para robar tarjetas y claves. Se estima que los cibercriminales robaron 40 millones de números de tarjetas de crédito y débito, así como 70 millones de registros personales de los compradores de Target.

Desde que la violación de datos de Target se convirtió en el centro de atención, ha habido un flujo constante de comercios y retailers que han hecho público sus incidentes relacionados con la seguridad de sus datos. Estas brechas de datos, por lo general, conllevan el robo de datos de tarjetas de crédito utilizando la modalidad de malware recopiladores de RAM para TPV. A principios de este mes, Brian Krebs comunicó otra gran brecha de datos en la que se ha visto afectado el distribuidor estadounidense Home Depot y para la cual se ha utilizado una nueva variante de BlackPOS Pos RAM Scraper. Se cree que casi todas las filiales de Home Depot en EE.UU. se han visto afectadas y se estudia si esta fuga de datos podría haber superado la brecha que afectó a Target en términos de volumen de datos robados.

Además de un mayor número de brechas de datos, 2014 también está trayendo un aumento en el número de nuevas familias y variantes de recopiladores de RAM para TPV. El árbol genealógico creado por Trend Micro sobre recopiladores de RAM para TPV ilustra la evolución siguiente:

 

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Figura 1: Evolución de la familia recopiladores de RAM para TPV

La primera evidencia de recopiladores de RAM para TPV se remonta a una Alerta de Seguridad de Datos de Visa, del 2 de octubre de 2008.Entonces los cibercriminales intentaron instalar las herramientas de depuración en los sistemas de puntos de venta para seguir las pistas de los datos de tarjetas de crédito 1 y 2 desde la memoria RAM. En 2009, Verizon también informó de la existencia de RAM scrapers para TPV junto a los perfiles de sus víctimas; los objetivos eran principalmente la industria comercial y de hostelería. Las familias de recopiladores de RAM para TPVcomenzaron a evolucionar en torno a finales de 2011. Tal y como se observa en el árbol genealógico, ha habido un lanzamiento constante de nuevas variantes de recopiladores de RAM scraper para TPV entre las que se encuentran nuevas brechas  y técnicas de extracción. Lo que se destaca en el gráfico de recopiladores de RAM para TPV es la alta concentración de las nuevas variantes que han surgido sólo en 2014. Seis variantes de esta familia de malware scraper aparecieron entre 2011 y 2013, pero los investigadores ya han descubierto el mismo número de variantes en lo que va de 2014. Tal y como se ilustra con las flechas, estas nuevas variantes ya han tomado prestadas las funcionalidades de sus predecesores o son evoluciones directas de modalidades de recopiladores de RAM para TPV más antiguas.

De las seis nuevas variantes descubiertas en 2014, cuatro lo fueron entre los meses de junio y agosto.

  • Soraya: descubierto en junio y es un malware inspirado en Dexter y ZeuS. Además de instalarse en la memoria RAM para extraer los datos de las pistas 1 y 2 de las tarjetas de crédito, toma prestado trucos de ZeuS para enganchar la API NtResumeThread, y se inyecta en todos los procesos nuevos. También toma prestada la funcionalidad de apropiación de ZeuS y capta la función HTTP POST del navegador. Trend Micro detecta variantes de Soraya como TSPY_SORAYA.A.
  • BrutPOS: descubierto en julio yparece haber tomado la funcionalidad de una variante BlackPOS. Intenta explotar los sistemas de los terminales punto de venta que utilizan contraseñas débiles o por defecto y tienen abierto los puertos de Protocolo de Escritorio Remoto (RDP, por sus siglas en inglés). BrutPOS tiene mayor fuerza en los inicios de sesión: combinaciones de contraseñas para poder entrar en el sistema. Trend Micro detecta variantes BrutPOS como TROJ_TIBRUN.ByTROJ_TIBRUN.SM.
  • Backoff: hallado en julio es el sucesor de Alina. Implementa una función de búsqueda de datos actualizada y baja un proceso de vigilancia que garantiza que Backoff se está ejecutando siempre en el sistema. Los ciberdelincuentes utilizan las herramientas disponibles para el público para forzar la entrada en aplicaciones RDP de los sistemas TPV e instalar Backoff. Trend Micro detecta variantes de Backoff como TSPY_POSLOGR.A, TSPY_POSLOGR.B, y TSPY_POSLOGR.C.
  • BlackPOS ver 2.0: encontrado en agosto, clona la técnica de extracción que la variante BlackPOS utilizó para comprometer a la cadena de almacenes estadounidense Target. BlackPOS ver 2.0 también añade una característica única donde pretende hacerse pasar por una solución antivirus instalada en el Sistema para evitar llamar la atención sobre sí mismo. Los informes indican que este malware parece que ha sido utilizado en la última gran brecha de datos en la que se ha visto comprometida Home Depot. Trend Micro detecta variantes de BlackPOS ver 2.0 como TSPY_MEMLOG.A.

Nota: Una variante de malware puede haber existido mucho antes de que se descubriera porque el seguimiento de las fechas exactas es una tarea extremadamente difícil de realizar.

Trend Micro ha elaborado un documento titulado: “Malware recopiladores de RAM para PoS: Pasado, Presente y Futuro”,en el que estudia y analiza el problema de recopiladores de RAM para TPV de la A a la Z, además de detallar lo siguiente:

 

  • Profundiza en el ecosistema TPV y describe cómo las transacciones de los sistemas punto de venta funcionan desde el momento en que los clientes deslizan sus tarjetas de crédito hasta el momento en que se realiza el cargo de sus compras.
  • Incluye una descripción de los tipos de datos que residen en la banda magnética de las tarjetas de pago.
  • Se analiza la evolución del malware recopiladores de RAM para TPV, desde sus sencillos comienzos hasta cómo se han convertido en las amenazas industrializadas de hoy.
  • Explora los diversos métodos de infección de recopiladores de RAM para TPV proporcionando un punto de vista técnico de las familias de malware recopiladores de RAM para TPV más predominantes hasta la fecha.
  • Detalla las técnicas de extracción de datos utilizadas por los recopiladores de RAM para TPV y examina lo que ocurre con los datos que los ciberdelincuentes extraen.
  • Se intenta predecir cómo será la próxima generación de recopiladores de RAM para TPV, cómo se verán los futuros vectores de ataque en los terminales punto de venta. Ç
  • Por último, el documento ofrece estrategias de prevención que las empresas pueden seguir para protegerse contra los RAM scrapers para TPV.

Si desea más información visite el Blog de Trend Micro en:   http://blog.trendmicro.com/trendlabs-security-intelligence/2014-an-explosion-of-data-breaches-and-pos-ram-scrapers/

 

Las implicaciones de seguridad de los portables. Parte 2

por David Sancho (Senior Threat Researcher)

 

En el post anterior, hablamos sobre la definición y las categorías de elementos portables. Ahora centraremos nuestra atención en los posibles ataques a este tipo de dispositivos.
La posibilidad de ser atacado varía mucho, en función de la categoría en la que nos centremos. La probabilidad de ataque se incrementa dependiendo de dónde tenga lugar el ataque. Por el contrario, las posibilidades de daño físico decrecen a medida que se aleje del dispositivo físico. Cuanto más se aleje el ataque del dispositivo, más se desplaza el foco hacia el robo de datos.
Riesgo bajo de usuario, alta probabilidad de ataques

Estos ataques son los más fáciles de lograr, pero tienen la aplicación más limitada contra el usuario. En este escenario, el atacante compromete al proveedor de la nube y es capaz de acceder a los datos almacenados allí.

 

smart-wearables-11. Los hackers acceden al proveedor de la nube para obtener los datos

Las cuentas de usuario suelen estar protegidas por el factor de autenticación única, muchas veces, por contraseñas. Los atacantes intentarán acceder a los datos en la nube mediante el empleo de tácticas como la utilización del mecanismo “recordar contraseña” del proveedor, utilizando un troyano que almacena los golpes de teclado, adivinando la contraseña basada en los datos del usuario de otra cuenta hackeada, o usando un ataque de fuerza bruta.

Una vez se tiene acceso a la cuenta, el atacante puede ver los datos procedentes de los dispositivos portátiles y utilizarlos para crear un mejor perfil del usuario con el fin de dirigirse a él con campañas específicas de spam. Esto no es nuevo: cuando el site de intercambio de Bitcoin MtGox experimentó una fuga de datos en 2011, los usuarios fueron atacados con el spam de servicios financieros. Siendo usuario de Bitcoin, los spammers asumieron que los usuarios responderían más a estafas financieras en lugar de, por ejemplo, a la de productos para perder peso.

Los atacantes de este tipo de escenario son cibercriminales con la capacidad de crear programas maliciosos y cuya fuente de ingresos viene principalmente de campañas de spam / publicidad. Los hackers especializados en robo de datos también pueden emplear este ataque cuando después pueden vender la información robada a otros para su monetización.

Riesgo medio de usuario, probabilidad media de los ataques

Estos ataques son más peligrosos y más fáciles de lograr, pero con un impacto más limitado en el usuario. En este escenario, un atacante puede comprometer el dispositivo intermedio y capturar los datos en bruto. El ataque también puede actuar como hombre-en-medio entre la red y el dispositivo físico para alterar los datos procedentes de Internet o la red.

La forma más sencilla de lograr esto es mediante la instalación de una copia troyanizada de la aplicación móvil utilizada por el proveedor de hardware. Hoy en día, hay un montón de maneras de instalar sin escrúpulos aplicaciones en los dispositivos móviles Android. La mayoría de los atacantes utilizan las tiendas de aplicaciones de terceras partes para hacer esto.

Este atacante pretende reunir un perfil más completo de la víctima con el fin de instalar el malware que más se ajuste a la víctima en particular. Por ejemplo, un ataque de malware puede empezar siendo pensado para ser usado en la aplicación de Google Glass y finalmente ser utilizado para determinar la ubicación actual del usuario en todo momento. El software malicioso descargará una nueva aplicación maliciosa que lleva a cabo el fraude mediante clics según la ubicación del usuario.
Otro ejemplo sería una aplicación que busca dispositivos portables ‘IN’ y los utiliza para determinar el nivel de salud del usuario (deportivo, etc). Esta información podría ser utilizada para hackear anuncios y cambiarlos a anuncios más “apropiados” para el usuario (es decir, gimnasios locales, bebidas de proteína o píldoras de dieta, en base a los datos de salud robados).

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2. Anuncios hackeados basados ​​en información procedente de portables

Otra posibilidad sería que el malware para detectar mensajes se mostrara en el usuario de Google Glass y reemplazara anuncios, spam u otro contenido arbitrario.
Los hackers también pueden obtener y utilizar la ubicación de la víctima para dirigirse a ella con anuncios o spam en función de su ubicación actual. Es interesante observar que los hackers pueden tener diferentes enfoques para obtener la ubicación del usuario. Si el hacker necesita datos históricos (localidades anteriores), una aplicación maliciosa puede intentar eludir el sistema de permisos del teléfono (cuando los datos de ubicación no están accesibles en todas las aplicaciones). Una forma más fácil de obtener los datos de localización es desde el dispositivo portátil. Sin embargo, el dispositivo no contiene el histórico de los datos; a menudo, sólo se realiza un seguimiento de la ubicación actual.
El atacante en estos escenarios sería alguien que saca dinero de las campañas de spam / publicidad y quizás el fraude de clics. Estos ataques se pueden hacer de forma masiva y sin ningún objetivo específico.
La siguiente entrada del blog abordará el tercer tipo de ataque y otro posible medio de ataque.
Para obtener más información acerca de elementos portables, puede revisar el artículo “Are you ready for Wearables?” Y la infografía, “The In and Outs of Wearable Devices”. Para obtener más información acerca de los dispositivos inteligentes, puede visitar nuestro Internet of Everything hub.