Цель этой статьи – поделиться с Интернет сообществом данными, собранными с моего honeypot (дословно – горшок меда, по сути – компьютер, являющийся приманкой для атак). Существует множество статей, объясняющих, как установить honeypot и риск, связанный с их использованием. Хотя эта статья поверхностно затронет эти темы, написана она для людей, которые хотят понять, что же за данные предоставляет им honeypot. Она включает в себя разведку хакера, попытку маскировки и повод для атаки honeypot.
Михаил Разумов , по материалам
SecurityFocus
Цель этой статьи – поделиться с Интернет сообществом данными,
собранными с моего honeypot (дословно – горшок меда, по сути – компьютер, являющийся
приманкой для атак). Существует множество статей, объясняющих, как установить
honeypot и риск, связанный с их использованием. Хотя эта статья поверхностно
затронет эти темы, написана она для людей, которые хотят понять, что же за данные
предоставляет им honeypot. Она включает в себя разведку хакера, попытку маскировки
и повод для атаки honeypot.
Honeypot, который я использовал во время атаки, был машиной
OpenBSD 3.1 (10.10.10.40). Также у меня было две машины перед honeypot. Первой
был маршрутизатор Linksys. Я сконфигурировал его так, чтобы логически поместить
весь трафик перед моей DMZ (192.168.1.50). После этого я запустил на Linux системе
скрипт IPtables , разработанный проектом Honeynet. В виду важности логов,
я сконфигурировал honeypot так, чтобы логи хранились на моем удаленном лог-сервере.
Мой удаленный лог-сервер также использовался как система обнаружения вторжения
(IDS – intrusion detection system). Чтобы гарантировать, что мой лог-сервер
не будет взломан через какие-нибудь дыры в syslog, я отключил все порты на IDS/syslog
сервере и запустил следующие команды:
Чтобы гарантировать получение всех сообщений syslog, я также
запустил на IDS TCPDUMP.
Когда я решил запустить honeypot, мне было интересно, как
долго могут продержаться разные операционные системы. Я решил запустить honeypot
с OpenBSD 3.1. Почему? Просто потому, что мне нравится OpenBSD. Кроме того,
я хотел узнать, как долго OpenBSD система с уязвимым демоном OpenSSH сможет
продержаться. К моему удивлению, она простояла около шести недель.
В течение шести недель, пока я наблюдал за моим honeypot,
я видел множество сканирований и попыток взломать систему, но большинство из
них либо провалились, либо хакер по какой-то причине прекращал свои попытки.
Первые данные, которые дали мне поверить, что мой honeypot был атакован, были
трехкратным handshake, исходящим от машины с IP адресом xxx.xxx.xxx.xxx. Давайте
взглянем на него:
Когда я смотрю на какой-либо пакет, первое, что я пытаюсь
сделать – это определить, какая операционная система является источником пакета.
Почему? Это помогает мне понять, что я могу противопоставить в ответ. Сейчас
я работаю над
проектом , который определяет уровень опыта хакеров. Один из пунктов, который
учитывается в проекте, это операционная система хакера. (Конечно, операционная
система не всегда может помочь в определении уровня хакера, но не будем спорить
об этом.)
Взглянув на
Лог 1 , мы можем получить некоторые важные сведения о хакере. Первое, что
мы увидим, что он использовал Linux машину. Как я пришел к этому заключению?
Давайте начнем с просмотра некоторых ключевых полей в TCP/IP заголовке. В первую
очередь нужно взглянуть на поле общей длины (len); в начальном SYN пакете мы
видим, что длина составляет 60 байт. Это характерно для ядра Linux, но нам необходимо
больше доказательств, чтобы убедиться, что это действительно Linux машина. Мы
можем сделать это, глядя на другие поля в заголовке TCP/IP. Рассмотрим поле(я)
Options. Мы видим, что в начальном SYN хакер установил максимальный размер сегмента
(MSS), sackOK, wscale, timestamp и nop. Эта особенность также характерна для
Linux машин. (Если вы хотите больше узнать о косвенных признаках (passive fingerprinting)
операционных систем, прочитайте статью
Passive OS Fingerprinting , или
Know Your Enemy: Passive Fingerprinting .)
Из начального handshake мы определили, что наш хакер, вероятно,
использует ОС Linux. Теперь можно двинуться дальше и проанализировать следующий
набор пакетов:
Лог 2 является PUSH пакетом, посылающим 28 байт полезных данных (payload)
на мой honeypot. Глядя на эти данные, мы можем увидеть, что хакер использует
некоторый сканер для сканирования SSH. Идентификация сканера не была сложной,
просто введите “SSH-1.0-SSH_Version_Mapper” в
Google и вы получите ссылку на сканер, называющийся
ScanSSH . Использование сканера, похоже, возросло после
опубликования уязвимостей в OpenSSH .
Лог 3: Разрыв соединения
Лог 3 показывает, что хакер получил версию SSH и теперь прерывает соединение.
Это поведение не являлось чем-то выдающимся; однако, вскоре я заметил, что этот
хакер сделал другое соединение с моим honeypot.
Лог 4 показывает трехкратное handshake:
Лог 4: Повторное соединение
Лог 4 показывает нам повторное соединение, сделанное хакером с моим honeypot.
Хотя к этому времени я имел уже множество IP адресов, которые сканировали меня
несколько раз, а потом возвращались, чтобы уничтожить следы, этот хакер собирался
сделать другое. На
логе 5 мы видим, что наш хакер собирается попробовать взломать SSH демон
на моем honeypot:
Лог 5: Атака
В honeypot вы никогда не знаете, какой сервис окажется взломан.
Когда мой демон SSHD был взломан, это не было неожиданностью, поскольку его
уязвимости были опубликованы двумя месяцами раньше. Что меня удивило, так это
то, что ушло шесть недель на то, чтобы кто-нибудь взломал его.
Давайте взглянем на
Лог 5 проанализируем эти пакеты. Давайте начнем с первого PUSH пакета. Длина
пакета 68 байт. Он также говорит нам о том, что хакер запустил на мой honeypot
эксплоит SSH-2.0 GOBBLES. Понимание эксплоита является важным для нашего анализа.
Теперь мы отправимся на
packetstorm.linuxsecurity.com и взглянем на эксплоит, чтобы понять, как
он работает.
До сих пор мы смотрели только на TCP трафик, теперь давайте
приступим к просмотру syslog трафика, идущего с honeypot. Первый пакет с моего
сервера syslog показан на следующем логе:
02:50:56.203164 10.10.10.40.syslog > 10.10.10.70.syslog:
[udp sum ok]
На следующем логе мы уже можем увидеть, как хакер завладел
правами root:
Лог 7: Хакер решает уйти
Чтобы прояснить возможные недоразумения, скажу, что
Лог 7 не является полным. В целях сохранения места, я решил вставить только
важные пакеты.
Давайте посмотрим на эти пакеты и попробуем понять, что они
делают. Первый пакет на
логе 7 показывает нам, что хакер запускает
uname –a (выделено жирным в данных). Что делает uname –a? Эта команда дает хакеру
много информации об атакуемом компьютере, такой как имя компьютера, версия ядра,
процессор, операционная система, аппаратная платформа. Вся эта информация представляет
большую ценность при атаке компьютеров. Во втором пакете мы видим, что honeynet
послал хакеру всю эту информацию.
И, наконец,
в третьем пакете мы видим, что honeynet дал хакеру права root. Откуда мы это
знаем? На всех Unix системах, на которых я работал, нулевой UID или GID относятся
к root. Мы можем увидеть это в данных пакета. После того, как он получает права
доступа, наш хакер проверяет файл /etc/hosts и не находит в нем ничего
ценного.
После того, как хакер ушел на
логе 7 , я решил подождать, не вернется ли он новь.
Лог 8 показывает, что он решил вернуться.
Лог 8: Подсоединение
Лог 8 говорит нам, что наш взломщик бывал на моем honeypot ранее. Каким
образом? Во-первых, он не сканировал sshd. Хакер знал, какой сервис ему нужен.
В ранних попытках хакер сканированием определил версию демона OpenSSH. Во-вторых,
взломщик использовал тот же эксплоит в этот раз, как и предыдущей ночью. Иными
словами, хакер знал, чего он хочет и как это получить.
Лог 9 показывает нам, как хакер заметал свои следы после взлома моего honeypot:
На
логе 9 мы видим, как взломщик заметает свои следы после взлома honeypot.
Давайте посмотрим, что он сделал после взлома:
Пароль, который хакер использовал для создания своего эккаунта
“local”, говорит нам многое о нем, как мы увидим дальше в этой статье.
После того, как хакер создал свой эккаунт и свою директорию,
он решил опять уйти, и стал подрывать свое соединение FIN пакетом. Здесь вы
можете наблюдать TCP в действии, как используется четырехкратное handshake для
разрыва соединения.
И вновь, хакер отсутствовал почти 24 часа, и затем вернулся
к моему honeypot. Давайте посмотрим на соединение:
Лог 11: Хакер возвращается опять
На
логе 11 показано, что наш взломщик решил вернуться. Он осуществил трехкратное
handshake, и затем я получил следующее сообщение от моего honeypot:
Лог 12: Вход в систему
Лог 12 , полученный с моего honeypot, показывает нам,
что хакер удачно вошел в мой honeypot, используя SSH. Я непосредственно наблюдал
это, поскольку это происходило на моем honeypot. У меня появилась небольшая
проблема в связи с этим, так как SSH шифрует все данные, передаваемые между
honeypot и моим IDS. Так что некоторое время тыкался вслепую. После того, как
я махнул рукой на атаку, я смог получить файл истории и узнать, что именно сделал
мой хакер. Лог 13 показывает историю:
Лог 13: Файл истории (history)
Что нам дает эта информация? Мы видим, что взломщик скачал
с www.somewebsite.com/somedirectory/ файл под названием inetd. Для тех, кто
не знаком с Unix или Linux, inetd позволяет запущенному демону вызывать другие.
Inetd обычно управляется через inetd.conf. Во многих версиях Linux inetd замещен
xinetd, который более устойчив и имеет больше возможностей. Однако, этот inetd
не был версией, нормальной для Unix машины. Напротив, inetd, обнаруженный мной,
оказался IRC bot. После того, как взломщик установил bot, он скaчал auth-passwd.c2.
Затем он пропатчил демон OpenSSH, чтобы никто не смог войти после него и решил
использовать свою новую жертву для IRC. Спустя 30 минут наблюдения, этот тип
и его друзья запустили IRC, мне это надоело, и я решил все это прекратить.
Honeypot может научить нас многим вещам, например таким как
компьютерная экспертиза (forensics), но единственная вещь, для чего я использовал
honeypot – информация. Информация, которую вы собираете, наблюдая noneypot во
время атаки, бесценна. Она помогает изучать уязвимости и методы взлома, а следовательно,
разрабатывать меры противодействия.
В статье мы расскажем о наиболее интересных стартапах в области кибербезопасности, на которые следует обратить внимание.
Хотите узнать, что происходит нового в сфере кибербезопасности, – обращайте внимание на стартапы, относящиеся к данной области. Стартапы начинаются с инновационной идеи и не ограничиваются стандартными решениями и основным подходом. Зачастую стартапы справляются с проблемами, которые больше никто не может решить.
Обратной стороной стартапов, конечно же, нехватка ресурсов и зрелости. Выбор продукта или платформы стартапа – это риск, требующий особых отношений между заказчиком и поставщиком . Однако, в случае успеха компания может получить конкурентное преимущество или снизить нагрузку на ресурсы безопасности.
Ниже приведены наиболее интересные стартапы (компании, основанные или вышедшие из «скрытого режима» за последние два года).
Компания Abnormal Security, основанная в 2019 году, предлагает облачную платформу безопасности электронной почты, которая использует анализ поведенческих данных для выявления и предотвращения атак на электронную почту. Платформа на базе искусственного интеллекта анализирует поведение пользовательских данных, организационную структуру, отношения и бизнес-процессы, чтобы выявить аномальную активность, которая может указывать на кибератаку. Платформа защиты электронной почты Abnormal может предотвратить компрометацию корпоративной электронной почты, атаки на цепочку поставок , мошенничество со счетами, фишинг учетных данных и компрометацию учетной записи электронной почты. Компания также предоставляет инструменты для автоматизации реагирования на инциденты, а платформа дает облачный API для интеграции с корпоративными платформами, такими как Microsoft Office 365, G Suite и Slack.
Копания Apiiro вышла из «скрытого режима» в 2020 году. Ее платформа devsecops переводит жизненный цикл безопасной разработки «от ручного и периодического подхода «разработчики в последнюю очередь» к автоматическому подходу, основанному на оценке риска, «разработчики в первую очередь», написал в блоге соучредитель и генеральный директор Идан Плотник . Платформа Apiiro работает, соединяя все локальные и облачные системы управления версиями и билетами через API. Платформа также предоставляет настраиваемые предопределенные правила управления кодом. Со временем платформа создает инвентарь, «изучая» все продукты, проекты и репозитории. Эти данные позволяют лучше идентифицировать рискованные изменения кода.
Axis Security Application Access Cloud – облачное решение для доступа к приложениям , построенное на принципе нулевого доверия. Он не полагается на наличие агентов, установленных на пользовательских устройствах. Поэтому организации могут подключать пользователей – локальных и удаленных – на любом устройстве к частным приложениям, не затрагивая сеть или сами приложения. Axis вышла из «скрытого режима» в 2020 году.
BreachQuest, вышедшая из «скрытого режима» 25 августа 2021 года, предлагает платформу реагирования на инциденты под названием Priori. Платформа обеспечивает большую наглядность за счет постоянного отслеживания вредоносной активности. Компания утверждает, что Priori может предоставить мгновенную информацию об атаке и о том, какие конечные точки скомпрометированы после обнаружения угрозы.
Cloudrise предоставляет услуги управляемой защиты данных и автоматизации безопасности в формате SaaS. Несмотря на свое название, Cloudrise защищает как облачные, так и локальные данные. Компания утверждает, что может интегрировать защиту данных в проекты цифровой трансформации. Cloudrise автоматизирует рабочие процессы с помощью решений для защиты данных и конфиденциальности. Компания Cloudrise была запущена в октябре 2019 года.
Cylentium утверждает, что ее технология кибер-невидимости может «скрыть» корпоративную или домашнюю сеть и любое подключенное к ней устройство от обнаружения злоумышленниками. Компания называет эту концепцию «нулевой идентичностью». Компания продает свою продукцию предприятиям, потребителям и государственному сектору. Cylentium была запущена в 2020 году.
Компания Deduce , основанная в 2019 году, предлагает два продукта для так называемого «интеллектуального анализа личности». Служба оповещений клиентов отправляет клиентам уведомления о потенциальной компрометации учетной записи, а оценка риска идентификации использует агрегированные данные для оценки риска компрометации учетной записи. Компания использует когнитивные алгоритмы для анализа конфиденциальных данных с более чем 150 000 сайтов и приложений для выявления возможного мошенничества. Deduce заявляет, что использование ее продуктов снижает ущерб от захвата аккаунта более чем на 90%.
Автоматизированная платформа безопасности и соответствия Drata ориентирована на готовность к аудиту по таким стандартам, как SOC 2 или ISO 27001. Drata отслеживает и собирает данные о мерах безопасности, чтобы предоставить доказательства их наличия и работы. Платформа также помогает оптимизировать рабочие процессы. Drata была основана в 2020 году.
FYEO – это платформа для мониторинга угроз и управления доступом для потребителей, предприятий и малого и среднего бизнеса. Компания утверждает, что ее решения для управления учетными данными снимают бремя управления цифровой идентификацией. FYEO Domain Intelligence («FYEO DI») предоставляет услуги мониторинга домена, учетных данных и угроз. FYEO Identity будет предоставлять услуги управления паролями и идентификацией, начиная с четвертого квартала 2021 года. FYEO вышла из «скрытого режима» в 2021 году.
Kronos – платформа прогнозирующей аналитики уязвимостей (PVA) от компании Hive Pro , основанная на четырех основных принципах: предотвращение, обнаружение, реагирование и прогнозирование. Hive Pro автоматизирует и координирует устранение уязвимостей с помощью единого представления. Продукт компании Artemis представляет собой платформу и услугу для тестирования на проникновение на основе данных. Компания Hive Pro была основана в 2019 году.
Израильская компания Infinipoint была основана в 2019 году. Свой основной облачный продукт она называет «идентификация устройства как услуга» или DIaaS , который представляет собой решение для идентификации и определения положения устройства. Продукт интегрируется с аутентификацией SSO и действует как единая точка принуждения для всех корпоративных сервисов. DIaaS использует анализ рисков для обеспечения соблюдения политик, предоставляет статус безопасности устройства как утверждается, устраняет уязвимости «одним щелчком».
Компания Kameleon , занимающаяся производством полупроводников, не имеет собственных фабрик и занимает особое место среди поставщиков средств кибербезопасности. Компания разработала «Блок обработки проактивной безопасности» (ProSPU). Он предназначен для защиты систем при загрузке и для использования в центрах обработки данных, управляемых компьютерах, серверах и системах облачных вычислений. Компания Kameleon была основана в 2019 году.
Облачная платформа безопасности данных Open Raven предназначена для обеспечения большей прозрачности облачных ресурсов. Платформа отображает все облачные хранилища данных, включая теневые облачные учетные записи, и идентифицирует данные, которые они хранят. Затем Open Raven в режиме реального времени отслеживает утечки данных и нарушения политик и предупреждает команды о необходимости исправлений. Open Raven также может отслеживать файлы журналов на предмет конфиденциальной информации, которую следует удалить. Компания вышла из «скрытого режима» в 2020 году.
Компания Satori, основанная в 2019 году, называет свой сервис доступа к данным “DataSecOps”. Целью сервиса является отделение элементов управления безопасностью и конфиденциальностью от архитектуры. Сервис отслеживает, классифицирует и контролирует доступ к конфиденциальным данным. Имеется возможность настроить политики на основе таких критериев, как группы, пользователи, типы данных или схема, чтобы предотвратить несанкционированный доступ, замаскировать конфиденциальные данные или запустить рабочий процесс. Сервис предлагает предварительно настроенные политики для общих правил, таких как GDPR , CCPA и HIPAA .
Компания Scope Security недавно вышла из «скрытого режима», будучи основана в 2019 году. Ее продукт Scope OmniSight нацелен на отрасль здравоохранения и обнаруживает атаки на ИТ-инфраструктуру, клинические системы и системы электронных медицинских записей . Компонент анализа угроз может собирать индикаторы угроз из множества внутренних и сторонних источников, представляя данные через единый портал.
Основным продуктом Strata является платформа Maverics Identity Orchestration Platform . Это распределенная мультиоблачная платформа управления идентификацией. Заявленная цель Strata – обеспечить согласованность в распределенных облачных средах для идентификации пользователей для приложений, развернутых в нескольких облаках и локально. Функции включают в себя решение безопасного гибридного доступа для расширения доступа с нулевым доверием к локальным приложениям для облачных пользователей, уровень абстракции идентификации для лучшего управления идентификацией в мультиоблачной среде и каталог коннекторов для интеграции систем идентификации из популярных облачных систем и систем управления идентификацией. Strata была основана в 2019 году.
SynSaber , запущенная 22 июля 2021 года, предлагает решение для мониторинга промышленных активов и сети. Компания обещает обеспечить «постоянное понимание и осведомленность о состоянии, уязвимостях и угрозах во всех точках промышленной экосистемы, включая IIoT, облако и локальную среду». SynSaber была основана бывшими лидерами Dragos и Crowdstrike.
Traceable называет свой основной продукт на основе искусственного интеллекта чем-то средним между брандмауэром веб-приложений и самозащитой приложений во время выполнения. Компания утверждает, что предлагает точное обнаружение и блокирование угроз путем мониторинга активности приложений и непрерывного обучения, чтобы отличать обычную активность от вредоносной. Продукт интегрируется со шлюзами API. Traceable была основана в июле 2020 года.
Компания Wiz, основанная командой облачной безопасности Microsoft, предлагает решение для обеспечения безопасности в нескольких облаках, рассчитанное на масштабную работу. Компания утверждает, что ее продукт может анализировать все уровни облачного стека для выявления векторов атак с высоким риском и обеспечивать понимание, позволяющее лучше расставлять приоритеты. Wiz использует безагентный подход и может сканировать все виртуальные машины и контейнеры. Wiz вышла из «скрытого режима» в 2020 году.
Работает на CMS “1С-Битрикс: Управление сайтом”
centralshopcn prtshipcom