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Lug 20, 2022 Redazione news Malware, News, RSS 0
Il mese scorso, il sistema di monitoraggio attivo Darknet Threat Intelligence di Kaspersky ha identificato un nuovo annuncio su un forum di ransomware nella darknet. È relativo a un malware scritto in Rust che funziona su sistemi Windows, Linux ed ESXi. I tecnici dell’azienda ne hanno quindi cercato dei campioni, trovandone alcuni tramite Kaspersky Security Network (KSN).
Il malware si chiama Luna, parola che in russo ha lo stesso significato che in italiano. L’annuncio afferma che il ransomware è mirato all’uso da parte di hacker russi. Sembra confermarlo in fatto che la nota di riscatto integrata nel file binario, in inglese, contiene errori. Per esempio, dice “a little team” invece di “a small team”.
Per questo motivo, il team di Kaspersky ritiene che il gruppo di Luna sia di lingua russa. Poiché si tratta di un team di pirati appena scoperto, ci sono ancora pochi dati sulla sua vittimologia.
Il codice del ransomware molto semplice, ancora in fase di sviluppo e con capacità limitate basate sulle opzioni della riga di comando disponibili. Lo schema di criptazione utilizzato, invece, non è molto tipico, in quanto coinvolge x25519 e AES, una combinazione che non si incontra spesso negli schemi di ransomware.
I campioni Linux ed ESXi sono compilati utilizzando lo stesso codice sorgente con alcune modifiche minori rispetto alla versione Windows. Per esempio, se i campioni Linux vengono lanciati senza argomenti della riga di comando, non vengono eseguiti. Vengono invece visualizzati gli argomenti che possono essere utilizzati. Il resto del codice non presenta modifiche significative rispetto alla versione per Windows.
Secondo Kaspersky, Luna conferma l’attuale tendenza a sviluppare ransomware usando linguaggi multipiattaforma come Golang e Rust, seguita anche da gruppi già noti come BlackCat e Hive.
Dato che questi linguaggi sono indipendenti dalla piattaforma, i ransomware che li sfruttano possono essere utilizzati per fare attacchi a diversi sistemi operativi contemporaneamente. Inoltre, i linguaggi multipiattaforma aiutano a eludere l’analisi statica.
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