Мелкая питонячая радость #12: вирусы и зловредное ПО на Python
В мире существует много явлений с сомнительной и спорной репутацией. Например, сюда можно отнести хоккей на траве, датскую квашеную селедку и мужские трусы-стринги. А еще к этому списку можно с абсолютной уверенностью добавить вирусы на Python.
Трудно сказать, что толкает людей на создание вредоносного ПО на этом языке программирования. Обилие выпускников “шестимесячных курсов Django-программистов” с пробелами в базовых технических познаниях? Желание нагадить ближнему без необходимости учить C/C++? Или благородное желание разобраться в технологиях виримейкерства путем создания небольших прототипов вирусов на удобном языке?
Если отбросить часть иронии…
… и вникнуть в ситуацию, то становится видно, что адекватные питонячие зловреды не только существуют, но и успешно заражают компьютеры. Их мало, они относительно легко вычисляются антивирусами (полиморфный код в питонячих вирусах невозможен, об этом поговорим чуть ниже), но и общая компьютерная грамотность среднего пользователя невысока, что дает этим вирусам шанс на выживание и успешное заражение.
Есть продвинутый бэкдор Seaduke, родившийся где-то на территории России и принадлежащий к семейству Duke. По этому семейству вирусов есть подробный доклад. Исходные тексты Seaduke удалось восстановить, текст доступен для прочтения на github.
Есть PWOBot, на протяжении нескольких лет успешно заражавший компы в Восточной Европе (преимущественно в Польше). Есть PoetRAT, заразивший в начале этого года государственные компьютеры в Азербайджане. PoetRAT — вполне зрелый образец вредоносного кода, способный воровать учетки, делать снимки с камеры и логировать нажатия клавиш. Есть еще несколько десятков примеров вирусов на Python, которые успешно расселились по интернету в достаточном количестве, чтобы попасться в поле зрения кибербезопасников.
Как нам теперь становится ясно, тема питонячих вирусов — совсем не такая дохлая, как кажется на первый взгляд. Давайте вместе посмотрим на то, как и с какими библиотеками пишутся зловреды на Python.
Упаковка в бинарники
Поскольку Python — язык интерпретируемый, это создает некоторые трудности при дистрибуции зловредов: нужно, чтобы в ОС был интерпретатор нужной версии, а все необходимые библиотеки были установлены в правильные места на диске. Все это сильно мешает типу программ, который должен сам себя устанавливать и запускать. Поэтому питонячие вирусы, направленные на заражение клиентских машин (а ведь можно еще и заражать серверы) принято упаковывать в бинарный исполняемый файл, который содержит в себе либо интерпретатор с библиотеками в архиве, либо двоичную программу, собранную на основе Python кода.
https://www.py2exe.org/ — старый классический способ упаковки питонячих программ в бинарники. Он создает архив, в котором лежит интерпретатор, ваш код + все необходимые зависимости.
https://nuitka.net/ — более хитрый способ сборки бинарников. Этот инструмент транслирует Python код в С и потом компилирует его.
Антивирусы умеют распознавать шаблоны и типичные структуры вирусов, так они вычисляют зловредные программы по их типичным последовательностям байтов. Чтобы скрыться от антивируса, виримейкеры делаю свой код самомодифицируемым — при каждой новой установке зловред переписывает свой код и порождает все новые и новые варианты двоичного файла, которые уже не опознаются антивирусами. Такой подход называется полиморфным кодированием и его невозможно применять в случае, если вы работаете с Python кодом, транслируемым в бинарник. Лишенные основного инструменты противостояния антивирусам, питонячие зловреды весьма уязвимы даже перед самыми простыми антивирусными программами.
Но на многих компах сегодня нет ативирусов, поэтому вирусы на Python способы выживать и активно размножаться.
А шо вирусу делать?
Зловредам надо как-то общаться со своими владельцами, получать от них команды и обновления, передавать им добытые данные. Без обратной связи вирусы могут только мелко хулиганить.
Для общения нужен какой-то удаленный адрес, с которым осуществляется обмен информацией. Регать домен и покупать сервер — палевно: владельца вируса можно легко вычислить. Конечно, есть всякие анонимные хостинги и регистраторы доменов сомнительной честности, но и с ними риски не минимальны.
Более безопасный вариант — мессенджеры (IRC, Jabber) и, конечно же, Tor.
Для обмена данными с хозяевами вирусы используют библиотеку torpy. В ней все предельно просто — заводишь список адресов (на всякий случай, вдруг один из хостов отвалится), коннектишься к доступным и получаешь апдейты к вирусу или команды.
Работа с tor c этой либой проста, не сложнее requests.
А шо бы своровать?
Воровство персональных данных — важная часть жизни любого вируса. Вопрос поиска и парсинга различных файлов с паролями перед программистами не стоит — это легко делается штатными средствами Python. Перехват нажатий клавиш в ОС — сложнее, но это можно нагуглить. Для работы с вебкой — OpenCV. Единственное, что вызывает вопросы — как делать скриншоты из Python?
На выручку приходит pyscreenshot. Предвосхищая ваши вопросы, скажу, что магии внутри библиотеки нет — она не умеет из Питона читать буфер экрана. В основе этого пакета лежит коллекция костылей и подпорок, которые определяют тип ОС, в которой работает ваша программа и дальше идет поиск внутри операционки доступных инструментов для снятия скриншотов.
Звучит это все очень ненадежно, но библиотека адекватно справляется со снятием изображений с экрана на всех популярных платформах.
Серверная токсичность
Бэкдоры на Python для серверов тоже встречаются в природе. Они тоже способны гадить в вашей системе, но механизмы работы у них уже другие.
Например, питонячему серверному вирусу не обязательно упаковываться в бинарник — интерпретатор Python есть на многих серваках: можно запускаться на нем. Поэтому авторы зловредов для серверного применения вместо упаковки кода используют обфускацию — запутывание исходников так, чтобы их невозможно было прочитать.
Один из самых популярных инструментов для обфускации — pyarmor. Одна команда легко превращает ваш код в нечитаемую хрень и усложняет понимание текста программы. Тема обфускации кода вообще сама по себе очень интересна, для углубления познаний по этой теме рекомендую ознакомиться с книгой. Pyarmor пригодится не только авторам вирусов, но и тем, кто хочеть по каким-то причинам защитить исходники от легкого прочтения.
Вторая вещь, на которую нужно обратить внимание авторам серверного вредоносного ПО — наличие библиотек.
Конечно, можно весь код засунуть в один файл — но тогда он будет очень большим. Второй вариант — exec()/eval() и чтение кода с удаленного сервера: этот подход явно лучше! Но самый простой в реализации способ — использование готовой библиотеки httpimport для удаленного импорта питонячих пакетов.
Вот и все
Это далеко не полный список того, что используют авторы зловредов на Python. Описанные выше инструменты и подходы научат вас тому, как мыслят вирусописатели и чем могут быть опасны подозрительные питонячие скрипты.
Внимательно относитесь к малоизвестным зависимостям и пакетам, которые ставите в свои проекты. Не доверяйте обфусцированному коду и всегда просматривайте код малознакомых библиотек перед запуском.
На сегодня все, прошлые питонячие радости смотрите по ссылке.
Ядовитый питон. Пишем на Python простейшую малварь: локер, шифровальщик и вирус
Содержание статьи
Чаще всего Python применяют для создания бэкдоров в софте, чтобы загружать и исполнять любой код на зараженной машине. Так, в 2017 году сотрудники компании Dr.Web обнаружили Python.BackDoor.33, а 8 мая 2019 года был замечен Mac.BackDoor.Siggen.20. Другой троян — RAT Python крал пользовательские данные с зараженных устройств и использовал Telegram в качестве канала передачи данных.
Мы же создадим три демонстрационные программы: локер, который будет блокировать доступ к компьютеру, пока пользователь не введет правильный пароль, шифровальщик, который будет обходить директории и шифровать все лежащие в них файлы, а также вирус, который будет распространять свой код, заражая другие программы на Python.
Тема удаленного администрирования зараженных машин осталась за рамками этой статьи, однако ты можешь почерпнуть основу для кода со всеми объяснениями в статье «Reverse shell на Python».
Несмотря на то что наши творения не претендуют на сколько-нибудь высокий технический уровень, они в определенных условиях могут быть опасными. Поэтому предупреждаю, что за нарушение работы чужих компьютеров и уничтожение информации может последовать строгое наказание. Давай сразу договоримся: запускать все, что мы здесь описываем, ты будешь только на своей машине, да и то осторожно — чтобы случайно не зашифровать себе весь диск.
WARNING
Вся информация предоставлена исключительно в ознакомительных целях. Ни автор, ни редакция не несут ответственности за любой возможный вред, причиненный материалами данной статьи.
Настройка среды
Итак, первым делом нам, конечно, понадобится сам Python, причем третьей версии. Не буду детально расписывать, как его устанавливать, и сразу отправлю тебя скачивать бесплатную книгу «Укус питона» (PDF). В ней ты найдешь ответ на этот и многие другие вопросы, связанные с Python.
Дополнительно установим несколько модулей, которые будем использовать:
На этом с подготовительным этапом покончено, можно приступать к написанию кода.
Локер
Идея — создаем окно на полный экран и не даем пользователю закрыть его.
Теперь возьмемся за основную часть программы.
Здесь pyautogui.FAILSAFE = False — защита, которая активируется при перемещении курсора в верхний левый угол экрана. При ее срабатывании программа закрывается. Нам это не надо, поэтому вырубаем эту функцию.
Чтобы наш локер работал на любом мониторе с любым разрешением, считываем ширину и высоту экрана и по простой формуле вычисляем, куда будет попадать курсор, делаться клик и так далее. В нашем случае курсор попадает в центр экрана, то есть ширину и высоту мы делим на два. Паузу ( sleep ) добавим для того, чтобы пользователь мог ввести код для отмены.
Сейчас мы не блокировали ввод текста, но можно это сделать, и тогда пользователь никак от нас не избавится. Для этого напишем еще немного кода. Не советую делать это сразу. Сначала давай настроим программу, чтобы она выключалась при вводе пароля. Но код для блокирования клавиатуры и мыши выглядит вот так:
Продолжение доступно только участникам
Вариант 1. Присоединись к сообществу «Xakep.ru», чтобы читать все материалы на сайте
Членство в сообществе в течение указанного срока откроет тебе доступ ко ВСЕМ материалам «Хакера», позволит скачивать выпуски в PDF, отключит рекламу на сайте и увеличит личную накопительную скидку! Подробнее
Вариант 2. Открой один материал
Заинтересовала статья, но нет возможности стать членом клуба «Xakep.ru»? Тогда этот вариант для тебя! Обрати внимание: этот способ подходит только для статей, опубликованных более двух месяцев назад.
Валерий Линьков
Дипломированный специалист Cisco, инструктор Cisco Networking Academy, основатель первой в Москве академии Cisco на базе предприятия, автор технических статей посвящённых национальной безопасности России, сисадмин, ИБшник, питонист, гик
Как создать простого трояна на Python
Зачем кому-то писать вредоносное ПО на Python? Мы собираемся сделать это, чтобы изучить общие принципы разработки вредоносных программ, а в то же время вы сможете попрактиковаться в использовании этого языка и применить полученные знания для других целей. Кроме того, вредоносное ПО Python встречается в естественных условиях, и не все программы защиты от вирусов обращают на него внимание.
Конечно, приведенные в статье скрипты никоим образом не подходят для использования в боевых условиях — в них нет обфускации, принципы работы просты, как дважды два, и нет никаких вредоносных функций. Однако проявив немного изобретательности, их можно использовать для простых грязных уловок — например, выключения чьего-либо компьютера в классе или в офисе.
Теория
Так что же такое троян? Вирус — это программа, основная задача которой — копировать самого себя. Червь активно распространяется по сети (типичные примеры — Petya и WannaCry), а троян — это скрытая вредоносная программа, маскирующаяся под «хорошее» ПО.
Логика такого заражения заключается в том, что пользователь сам загружает вредоносное ПО на свой компьютер (например, под видом неработающей программы), сам отключает механизмы защиты (в конце концов, программа выглядит нормально) и хочет оставить его на долгое время. Хакеры здесь тоже не спят, поэтому время от времени появляются новости о новых жертвах пиратского программного обеспечения и программ-вымогателей, нацеленных на любителей халявы. Но мы знаем, что бесплатный сыр можно найти только в мыеловке, и сегодня мы очень легко научимся заполнять этот сыр чем-то неожиданным.
Определяем IP
Во-первых, нам (то есть нашему трояну) нужно определить, где он оказался. Важной частью вашей информации является IP-адрес, который вы можете использовать для подключения к зараженному компьютеру в будущем.
Начнем писать код. Сразу импортируем библиотеки:
Код получения внешнего и внутреннего адресов будет таким. Обрати внимание, что, если у жертвы несколько сетевых интерфейсов (например, Wi-Fi и Ethernet одновременно), этот код может вести себя неправильно.
Если с локальным адресом все более‑менее просто — находим имя устройства в сети и смотрим IP по имени устройства, — то вот с публичным IP все немного сложнее.
Вывести информацию еще проще:
Строковые литералы не только хорошо смотрятся в вашем коде, они также помогают избежать таких ошибок, как сложение строк и добавление чисел (Python это не JavaScript!).
Как написать шифровальщик на Python
Почему кому-то может прийти в голову писать малварь на Python? Мы сделаем это, чтобы изучить общие принципы вредоносостроения, а заодно вы попрактикуетесь в использовании этого языка и сможете применять полученные знания в других целях. К тому же вредонос на Python таки попадается в дикой природе, и далеко не все антивирусы обращают на него внимание.
Чаще всего Python применяют для создания бэкдоров в софте, чтобы загружать и исполнять любой код на зараженной машине. Так, в 2017 году сотрудники компании Dr.Web обнаружили Python.BackDoor.33, а 8 мая 2019 года был замечен Mac.BackDoor.Siggen.20. Другой троян — RAT Python крал пользовательские данные с зараженных устройств и использовал Telegram в качестве канала передачи данных.
Мы же создадим три демонстрационные программы: локер, который будет блокировать доступ к компьютеру, пока пользователь не введет правильный пароль, шифровальщик, который будет обходить директории и шифровать все лежащие в них файлы, а также вирус, который будет распространять свой код, заражая другие программы на Python.
Как написать локер, шифровальщик и вирус на Python
Несмотря на то что наши творения не претендуют на сколько-нибудь высокий технический уровень, они в определенных условиях могут быть опасными. Поэтому предупреждаю, что за нарушение работы чужих компьютеров и уничтожение информации может последовать строгое наказание. Давайте сразу договоримся: запускать все, что мы здесь описываем, вы будете только на своей машине, да и то осторожно — чтобы случайно не зашифровать себе весь диск.
Настройка среды
Итак, первым делом нам, конечно, понадобится сам Python, причем третьей версии. Не буду детально расписывать, как его устанавливать, и сразу отправлю вас скачивать бесплатную книгу «Укус питона» (PDF). В ней вы найдете ответ на этот и многие другие вопросы, связанные с Python.
Дополнительно установим несколько модулей, которые будем использовать:
Вредоносные Python-приложения: создание, примеры, методы анализа и детектирования
Низкий порог входа, простота использования, высокая скорость разработки и огромная коллекция библиотек сделали Python привлекательным для большинства программистов,
Автор: Austin Jackson
Подавляющее большинство серьезных вредоносов за последние 30 лет были написаны на ассемблере или компилируемых языках, таких как C, C++ и Delphi. Однако за последнее десятилетие приложения подобного рода становится все более разнообразными и, как, следствие, все чаще пишутся на интерпретируемых языках, как, например, на Python. Низкий порог входа, простота использования, высокая скорость разработки и огромная коллекция библиотек сделали Python привлекательным для большинства программистов, включая разработчиков вредоносов. Python становится все более любимым инструментом при создании утилит для троянов, эксплоитов, кражи информации и тому подобного. Поскольку популярность Python продолжает неуклонно расти, а порог входа в монокультуру вредоносов, написанных на C, продолжает оставаться слишком высоким, становится очевидным, что Python все чаще будет использоваться при реализации кибератак, в том числе и при написании троянов разного сорта.
Рисунок 1: Динамика популярности основных языков программирования за последнее десятилетие
По сравнению со стандартным компилируемым языком (например, C) при написании вредоноса на Python возникает целый ряд сложностей. Во-первых, для интерпретирования и выполнения кода Python должен быть установлен в операционной системе. Однако, как будет продемонстрировано далее, приложения, написанные на Python, могут быть легко сконвертированы в обычный исполняемый файл при помощи различных методов.
Во-вторых, вредоносы, написанные на Python, обычно большого размера, занимают много память, и, как следствие, требуют больше вычислительных ресурсов. Серьезные же вредоносы, которые можно найти в дикой природе, часто небольшие, незаметные, потребляют мало памяти, и используют ограниченные вычислительные мощности. Образец скомпилированного образца, написанного на C, может занимать около 200 КБ, а сравнимый экземпляр, написанный на Python, после конвертирования в исполняемый файл – около 20 МБ. Таким образом, при использовании интерпретируемых языков ресурсов процессора и оперативной памяти потребляется намного больше.
Однако к 2020 году и цифровые и информационные технологии сильно продвинулись. С каждым днем интернет становится быстрее, у компьютеров больше оперативной памяти и объемнее жесткие диски, процессоры производительнее и так далее. Соответственно, Python тоже становится все более популярным и уже идет предустановленным в macOS и большинстве линуксовых дистрибутивов.
Отсутствует интерпретатор? Не проблема!
Microsoft Windows все еще остается основной целью для большинства атак с использованием вредоносов, однако в этой операционной системе Python не идет установленным по умолчанию. Соответственно, для более эффективного и массового распространения вредоносный скрипт должен быть сконвертирован в исполняемый файл. Существует много способов «скомпилировать» Python. Рассмотрим наиболее популярные утилиты.
PyInstaller
PyInstaller умеет преобразовывать Python-скрипты в самостоятельные исполняемые файлы для Windows, Linux, macOS посредством «замораживания» кода. Этот метод является одним из наиболее популярных для преобразования кода в исполняемый формат и широко используется как в легитимных, так и во вредоносных целях.
В качестве примера создадим простейшую программу «Hello, world!» и преобразуем в исполняемый файл при помощи PyInstaller:
В результате мы получили портативный, самодостаточный файл в формате ELF, являющийся эквивалентом EXE-файла в Windows. Теперь для сравнения создадим и скомпилируем ту же самую программу на C:
Обратите внимание на разницу в размерах полученных исполняемых файлов: 7 МБ (Python) и 20 КБ (C)! В этом заключается один из основных недостатков, упоминаемым ранее, касательно размера файла и использования памяти. Исполняемый файл, скомпилированный из Python-кода, намного больше, поскольку внутри исполняемого файла должен присутствовать интерпретатор (как разделяемый объектный файл в Линуксе) для осуществления успешного запуска.
Py2exe
Py2exe – еще один популярный метод для конвертирования кода в самостоятельный исполняемый файл в формате EXE. Как и в случае с PyInstaller вместе с кодом идет интерпретатор с целью создания портативного исполняемого файла. Хотя py2exe, скорее всего, со временем перестанет использоваться, поскольку не поддерживает версии после Python 3.4, так как байт код в CPython сильно изменился в Python 3.6 и выше.
Py2exe использует пакет distutils и требует создания небольшого setup.py для создания исполняемого файла. Как и в предыдущем примере, создадим простейшую программу «Hello, world!» и скомпилируем при помощи py2exe:
Размер файла примерно тот же самый, что и в случае с PyInstaller (6.83 МБ).
Рисунок 2: Размер исполняемого файла, созданного при помощи py2exe
Nuitka
Nuitka, вероятно, является одним из наиболее недооцененных и в то же время более продвинутым методом для преобразования Python-кода в исполняемый файл. Вначале Python-код переводится в С-код, а затем происходит линковка с библиотекой libpython для выполнения кода в точности так же, как в случае с CPython. Nuitka умеет использовать разные C-компиляторы, включая gcc, clang, MinGW64, Visual Studio 2019+ и clang-cl для конвертирования Python-кода в C.
Вновь создаем простейшую программу «Hello, world!» и компилируем при помощи Nuitka:
В этот раз нам удалось создать портативный бинарный файл размером 432 КБ, что намного меньше, чем при использовании PyInstaller и py2exe. Чтобы разобраться, как удалось добиться столь впечатляющих результатов, посмотрим содержимое папки, где происходила сборка:
Одна строка на Python превратилась в более чем 8 тысяч строк на C. Nuitka работает именно таким образом, когда происходит преобразование Python-модулей в C-код, а затем используется библиотека libpython и статические C-файлы для выполнения, как и в случае с CPython.
Результат выглядит очень достойно и, кажется, с высокой степенью вероятности Nuitka в качестве «компилятора Python» будет развиваться дальше. Например, могут появиться дополнительные полезные функции, например, для защиты от реверс-инжиниринга. Уже есть несколько утилит, которые легко анализируют бинарные файлы, скомпилированные при помощи PyInstaller и py2exe с целью восстановления исходного кода Python. Если же исполняемый файл создан при помощи Nuitka и код преобразован из Python в C, задача реверс-инженера значительно усложняется.
Другие полезные утилиты
Большим подспорьем для вредоносов, написанных на Python, является огромная экосистема пакетов с открытым исходным кодом и репозитариев. Практически любая задача, которую вы хотите реализовать, скорее всего, уже решена в том или ином виде при помощи Python. Соответственно, простые функций авторы вредоносов могут найти в сети, а более сложный функционал, вероятно, не придется писать с нуля.
Рассмотрим три категории простых, но в то же время полезных и мощных утилит:
Обфускация кода
В распоряжении авторов вредоносов, использующих Python, есть множество библиотек для обфускации, чтобы сделать код нечитабельным. Примеры: pyminifier и pyarmor.
Ниже показан пример использования утилиты pyarmor:
Создание скриншотов
Вредоносы, заточенные под кражу информации, часто имеют функцию для создания скриншотов рабочих столов пользователей. При помощи Python этот функционал легко реализовать, поскольку уже есть несколько библиотек, включая pyscreenshot и python-mss.
Пример создания скриншота при помощи библиотеки python-mss:
Выполнение веб-запросов
Вредоносы часто используют веб-запросы для решения разных задач в скомпрометированной системе, включая управление, получение внешнего IP-адреса, загрузку новых частей полезной нагрузки и многое другое. При помощи Python выполнение веб-запросов не составляет особого труда и может быть реализовано на базе стандартной библиотеки или библиотек с открытым исходным кодом, как, например, requests и httpx.
Например, внешний IP-адрес скомпрометированной системы можно легко получить при помощи библиотеки requests:
Преимущества функции
Как правило, встроенная функция eval() считается очень неоднозначной и несет серьезные риски безопасности при использовании в коде. С другой стороны, эта функция очень полезна при написании вредоноса.
Функция eval() очень мощная и может использоваться для выполнения строк Python-кода внутри скрипта. Эта одиночная функция часто используется для запуска в скомпилированном вредоносе высокоуровневых скриптов или «плагинов» налету при корректной реализации. Схожим образом, во вредоносах, написанных на C, используется движок для Lua для запуска скриптов, написанных на этом языке. Подобный функционал был обнаружен в известных вредоносах, как, например, у Flame.
Представьте, что группа хакеров удаленно взаимодействует с вредоносом, написанным на Python. Если вдруг группа попала в неожиданную ситуацию, где нужно реагировать быстро, возможность прямого выполнения кода в целевой системе может оказаться очень кстати. Кроме того, вредонос, написанный на Python, мог быть размещен с очень ограниченным функционалом, а новые возможности добавляются по мере необходимости с целью оставаться незаметным как можно дольше.
Переходим к рассмотрению реальных примеров вредоносов из дикой природы.
SeaDuke
SeaDuke – вероятно наиболее известный вредонос, написанный на Python. В 2015-2016 годах Национальный комитет демократической партии (DNC) был скомпрометирован двумя группами, которые многие аналитики приписали к APT 28 и 29.
Впечатляющий анализ SeaDuke был проведен командой Unin 42 из компании Palo Alto. Также доступен декомпилированный исходный код этого вредоноса. Кроме того, компания F-Secure опубликовала прекрасный документ, где рассматривается SeaDuke и связанные вредоносы.
SeaDuke представляет собой троян, написанный на Python, который был преобразован в исполняемый файл для Windows при помощи PyInstaller и обработан упаковщиком UPX. Исходный код был обфусцирован с целью затруднения анализа. У вредоноса есть масса возможностей, включая несколько методов для незаметного и долговременного пребывания в Windows, кроссплатформенного запуска и выполнения веб-запросов с целью получения команд и управления.
Рисунок 4: Образец кода SeaDuke
PWOBot
PWOBot также является известным вредоносом, который, как и SeaDuke, был скомпилирован при помощи PyInstaller. Основная активность PWOBot пришлась в период 2013-2015 годов и затронула несколько европейских организаций преимущественно в Польше.
У PWOBot было множество функций, включая сбор нажатых клавиш, закрепление в системе, загрузку и выполнения файлов, запуск Python-кода, создание веб-запросов и майнинг криптовалют. Прекрасный анализ PWOBot был проведен командой Unit 42 из компании Palo Alto.
PyLocky
PyLocky представляет собой программу-вымогатель, скомпилированную при помощи PyInstaller. Основная активность была замечена в США, Франции, Италии и Корее. В этом вредоносе реализовано противодействие запуску в песочнице, получение команд и управление извне, а также шифрование файлов при помощи алгоритма 3DES.
Хороший анализ PyLocky был сделан специалистами из компании Trend Micro, а аналитикам из компании Talos Intelligence удалось создать расшифровщик файлов для восстановления информации, зашифрованной в системах жертв.
PoetRAT
PoetRAT представляет собой троян, целью которого было азербайджанское правительство и энергетический сектор в начале 2020 года. Троян закреплялся в системах и воровал информацию, имеющую отношение к ICS/SCADA системам, управляющим воздушными турбинами.
Вредонос передавался при помощи Word-документов и содержал массу возможностей для кражи информации, включая скачивание файлов через FTP, съем изображений с веб-камер, загрузку дополнительных утилит, кейлоггинг, работу с браузерами и кражу учетных записей. Специалисты компании Talos Intelligence написали прекрасную статью, посвященную неизвестному деятелю, использующему этот вредонос.
Ниже показан скрипт, используемый для съема изображений с веб-камер:
Рисунок 5: Участок кода для съема изображений с веб-камер
Вредоносы с открытым исходным кодом
Помимо вредоносов из дикой природы, есть несколько троянов с открытым исходным кодом, как, например, pupy и Stitch. Эти вредоносы демонстрируют, насколько сложным и многофункциональными могут приложения подобного рода. Pupy является кроссплатформенными, выполняется полностью в памяти, оставляет очень мало следов, может сочетать несколько методов для зашифрованной передачи команд, мигрировать в процессы при помощи отраженной инъекции, а также может удаленно загружать Python-код из памяти.
Утилиты для анализа вредоносов
Существует множество утилит для анализа вредоносов, написанных на Python, даже в скомпилированном виде. Коротко рассмотрим некоторые из доступных инструментов.
uncompyle6
Приемником decompyle, uncompyle и uncompyle2 стала утилита uncompyle6, представляющая собой кроссплатформенный декомпилятор, который может использоваться для преобразования байт кода в исходный Python-код.
Рассмотрим простейший скрипт «Hello, world!» и выполним в качестве модуля в виде pyc-файла (содержащего байт-код), показанного ниже. Исходный код можно восстановить при помощи uncompyle.
pyinstxtractor.py (PyInstaller Extractor)
PyInstaller Extractor может извлекать Python-данные из исполняемых файлов, скомпилированных при помощи PyInstaller.
В итоге будут получены pyc-файлы, которые можно декомпилировать и восстановить исходный код при помощи uncompyle6.
python-exe-unpacker
Скрипт pythonexeunpack.py можно использовать для распаковки и декомпиляции исполняемых файлов, скомпилированных при помощи py2exe.
Детектирования скомпилированных файлов
Во время компиляции PyInstaller и py2exe добавляют уникальные строки в исполняемый файл, что значительно облегчает детектирование при помощи YARA-правил.
PyInstaller записывает строку «pyi-windows-manifest-filename» практически в самом конце исполняемого файла, которую можно наблюдать в шестнадцатеричном редакторе (HxD):
Рисунок 6: Уникальная строка, добавляемая PyInstaller во время компиляции
Ниже показано YARA-правило для детектирования исполняемых файлов, скомпилированных при помощи PyInstaller (источник):
Второе YARA-правило используется для детектирования исполняемых файлов, скомпилированных при помощи py2exe (источник)
Заключение
На этом повествование о вредоносах, написанных на Python, заканчивается. Очень интересно наблюдать за изменением трендов по мере роста производительности и упрощения работы с компьютерными системами. Мы, специалисты по безопасности, должны внимательно следить за вредоносами, написанными на Python, иначе могут возникнуть проблемы в тот момент, когда меньше всего ожидаешь.