• Saltar al contenido principal
  • Saltar a la barra lateral principal
  • Saltar al pie de página

Una al Día

Boletín de noticias de Seguridad Informática ofrecido por Hispasec

Usted está aquí: Inicio / Malware / Estudio del Algoritmo de Generación de Dominios de Murofet, una variante de Zeus

Estudio del Algoritmo de Generación de Dominios de Murofet, una variante de Zeus

28 agosto, 2014 Por Hispasec Deja un comentario

Cada vez es más frecuente que los troyanos empleen un gran número de dominios para tratar de ocultar sus acciones: desde puntos de descarga, puntos de envió de instrucciones, etc. Para el malware es importante dificultar a los investigadores la localización de los sitios desde donde operan, de forma que cuanto más diversificados estén, mejor. Para generar un gran número de dominios de forma controlada se emplean los algoritmos de generación de dominios o Domain Generation Algorithm (DGA).
Para el atacante es importante controlar los dominios que se generan cada día para poder registrarlos previamente. De ahí la importancia que tiene para los investigadores conocer y controlar de que forma funcionan estos algoritmos. El Domain Generation Algorithm (DGA) fue usado por las variantes de Zeus como Murofet. Otras familias han usado DGAs como Conficker, BankPatch, etc. En el caso del Murofet (descrito como variante de Zeus), el DGA se usa para contactar con un sistema infectado y enviar  un ejecutable destinado a robar datos bancarios.
En esta entrada, analizamos el algoritmo DGA usado por un troyano de la familia Murofet (SHA256 99370d5162c2d9e165892af3bde7c6de8c44ec5945ed0a1ddb6b827b876931d0).
Cuando el malware se lanza empieza a generar los dominios. Para ilustrar el funcionamiento, tomamos el ejemplo de 3 dominios generados «whvqwshpulytfvx.biz», «rtqispmsdmrqcn.info», y «rtqispmsdmrqcn.org». Cuando los dominios resuelven a una dirección IP, el malware hace una petición HTTP al dominio generado. Aquí, el malware recoge un ejecutable desde el último ordenador, lo comprueba y lo ejecuta. Estos dominios fueron generados el 27 de Agosto 2014, y aquí la fecha toma especial importancia.

El algoritmo DGA se compone de dos partes. La primera parte va a inicializar el algoritmo mientras que la segunda parte va a construir el dominio. La fecha sirve para inicializar el algoritmo. En otras palabras, el algoritmo genera dominios diferentes de un día para otro. Cada día, Murofet genera 800 dominios diferentes. La ventaja principal de usar este sistema es la de aumentar la dificultad de recoger las infraestructuras con un sistema automatizado, de esta forma el proceso de obtener el ejecutable puede tardar horas, días, o meses. La otra ventaja que vemos es que a priori no se puede ver que el ordenador de la victima esta infectado por un troyano bancario, ya que la parte responsable de robar los datos bancarios todavía no fue descargada.
El algoritmo DGA genera un nuevo dominio a cada iteracion llamando la funcion «get_domain». El dominio se genera en base a dos parámetros que son la semilla (seed) y el contador (counter).

def DGA ():
seed = GetSystemTime()
for counter in range(0x320):
domain = get_domain(seed[0:7], counter)

La semilla («seed») resulta de la llamada a la función API de Windows «GetSystemTime» para inicializarse. La API de Windows lo guarda en una estructura SYSTEMTIME mientras que nosotros para más comodidad, lo guardamos en una lista que  llamamos «seed». Los dos primeros índices corresponden al año (2014 =  0x07*0x100 + 0xDE), el tercero al mes, el quinto al día de la semana, el séptimo al día, y el resto a los segundos y milisegundos. En la API de Windows, enero corresponde a 1, febrero a 2, etc. El domingo corresponde a 0, lunes a 1, etc. El día depende del mes y varia entre 1 y 28, 30 o 31. Abajo es el ejemplo de un seed:

Seed = [0xDE, 0x07, wMonth, 0x00, wDayOfWeek, 0x00, wDay, 0x00, 0x0F, 0x00, 0x31,
0x00, 0x33, 0x00, 0xD1, 0x03]

En la función «get_domain», la primera parte define una lista «data_to_hash» que esta inicializada con la semilla y el contador y luego se hace un XOR con los  bytes 0xB1, 0xA4, 0xD7, etc. Finalmente, se realiza el «hash» de esta lista con el algoritmo MD5 y el «hash» resultante se usa para generar el dominio.

def get_domain(seed, counter):
//Primera parte
data_to_hash = [0x0, 0x0, 0x0, 0x0, 0x0, 0x0, 0x0, 0x0]

data_to_hash[0] = (seed[0] + 0x30) & 0xff
data_to_hash[1] = seed[2] & 0xff
data_to_hash[2] = seed[6] & 0xff
data_to_hash[3] = 0x00
data_to_hash[4] = counter & 0xfe
data_to_hash[5] = (counter >> 8) & 0xff

data_to_hash[0] = (data_to_hash[0] ^ 0xB1) & 0xff
data_to_hash[1] = (data_to_hash[1] ^ 0xA4) & 0xff
data_to_hash[2] = (data_to_hash[2] ^ 0xD7) & 0xff
data_to_hash[3] = (data_to_hash[3] ^ 0xD6) & 0xff
data_to_hash[4] = (data_to_hash[4] ^ 0xB1) & 0xff
data_to_hash[5] = (data_to_hash[5] ^ 0xA4) & 0xff
data_to_hash[6] = (data_to_hash[6] ^ 0xD7) & 0xff
data_to_hash[7] = (data_to_hash[7] ^ 0xD6) & 0xff

hash_md5 = hashlib.md5(array.array('B', data_to_hash).tostring()).hexdigest()
bytes_array = array.array('B', hash_md5.decode("hex"))

En la segunda parte, el algoritmo itera todos los bytes del «hash» con los cuales construye el nombre del dominio. Pone el límite de 0x7a que corresponde a la ultima letra del alfabeto (z)  y añade un offset 0x 61 (letra a) para solo generar letras. La extensión del dominio esta basada sobre el valor del contador. El DGA distingue 5 casos: la extensión “.org”, “.com”, “.net”, “.info”, o “.biz”. Concatenando el nombre y la extensión, conseguimos el dominio.

//Segunda parte
#Generate the name
for byte in bytes_array:
al = (byte & 0xF) + (byte>>4) + 0x61
if al <= 0x7A:
name = "%s%c" % (name, chr(al))

#Generate the extension
if (counter % 5 != 0):
if (counter & 0x3 != 0):
if (counter % 3 == 0):
extension = ".org"
else:
if (counter & 0x1 == 0x1):
extension = ".com"
else:
extension = ".net"
else:
extension = ".info"
else:
extension = ".biz"

domain = "%s%s" % (name, extension)
return domain

Ejecutando el script Python, sobre el año 2014 entero, hemos notado que un dominio (epmmxkoszqyown.org) aloja un servidor nginx/1.6.0 activo, pero no pudimos recoger ningún ejecutable. Es la maquina de una victima, es decir sin instrumentación del algoritmo, la victima podría haberse infectado el día 14 de Agosto 2014.

Más información:
Domain Name Generator for Murofet,
http://blog.threatexpert.com/2010/10/domain-name-generator-for-murofet.html, 2010
ZeuS Gets More Sophisticated Using P2P Techniques,
http://www.abuse.ch/?tag=murofet, 2010
W32/Murofet-A,
http://www.sophos.com/en-us/threat-center/threat-analyses/viruses-and-spyware/W32~Murofet-A/detailed-analysis.aspx, 2010
SHA256 de la muestra analizada  99370d5162c2d9e165892af3bde7c6de8c44ec5945ed0a1ddb6b827b876931d0
Laurent Delosières
ldelosieres@hispasec.com

Acerca de Hispasec

Hispasec Ha escrito 6939 publicaciones.

  • View all posts by Hispasec →
  • Blog

Compártelo:

  • Twitter
  • Facebook
  • LinkedIn
  • Reddit
  • Telegram
  • WhatsApp

Publicaciones relacionadas

Publicado en: Malware

Interacciones con los lectores

Deja una respuesta Cancelar la respuesta

Tu dirección de correo electrónico no será publicada. Los campos obligatorios están marcados con *

Este sitio usa Akismet para reducir el spam. Aprende cómo se procesan los datos de tus comentarios.

Barra lateral principal

Buscar

Síguenos

siguenos en twitter

UAD360 EDICIÓN 2022

https://www.youtube.com/watch?v=go_CSWK56yU

Populares de UAD

  • Campañas de phishing utilizan Flipper Zero como cebo
  • USB Killer, el enchufable que puede freir tu equipo
  • Evasión de CloudTrail en AWS a través de API no documentada
  • Tamagotchi para hackers: Flipper Zero
  • Hydra, el malware que afecta tanto a entidades bancarias como a exchange de criptomonedas

Entradas recientes

  • Evasión de CloudTrail en AWS a través de API no documentada
  • Parches de enero 2023: Microsoft corrige 98 vulnerabilidades
  • UAD se abre a la comunidad
  • Campañas de phishing utilizan Flipper Zero como cebo
  • Vulnerabilidades críticas en productos de Synology
  • Más de dos docenas de errores de WordPress explotados por un nuevo malware de Linux
  • Descubierta una nueva campaña de malware que se propagaba a través de los anuncios de Google
  • Correo electrónico
  • Facebook
  • LinkedIn
  • RSS
  • Twitter

Footer

UAD

UAD nació a raíz de un inocente comentario en un canal IRC hace 24 años. A través de los archivos, un lector curioso puede ver cómo ha cambiado (o no) la seguridad de la información desde entonces.

Aviso Legal

  • Aviso Legal
  • Términos y Condiciones
  • Política de Privacidad
  • Política de Cookies

Copyright © 2023 · Hispasec Sistemas, S.L. Todos los derechos reservados

Este sitio web utiliza cookies propias y de terceros para fines analíticos y para mostrarte publicidad (tanto general como personalizada) relacionada con tus preferencias en base a un perfil elaborado a partir de tus hábitos de navegación (por ejemplo, páginas visitadas), para optimizar la web y para poder valorar las opiniones de los servicios consultados por los usuarios. Para administrar o deshabilitar estas cookies haz clic en: Configurar Cookies


Rechazar todo Aceptar Todo
Configurar Cookies

Resumen de privacidad

Este sitio web utiliza cookies para mejorar su experiencia mientras navega por el sitio web. De estas, las cookies que se clasifican como necesarias se almacenan en su navegador, ya que son esenciales para el funcionamiento de las funcionalidades básicas del sitio web. También utilizamos cookies de terceros que nos ayudan a analizar y comprender cómo utiliza este sitio web. Estas cookies se almacenarán en su navegador solo con su consentimiento. También tiene la opción de optar por no recibir estas cookies. Pero la exclusión voluntaria de algunas de estas cookies puede afectar su experiencia de navegación.
Necesaria
Siempre activado
Las cookies necesarias son absolutamente esenciales para que el sitio web funcione correctamente. Estas cookies garantizan funcionalidades básicas y características de seguridad del sitio web, de forma anónima.
CookieDuraciónDescripción
cookielawinfo-checkbox-analytics11 monthsEsta cookie está configurada por el complemento de consentimiento de cookies de GDPR. La cookie se utiliza para almacenar el consentimiento del usuario para las cookies en la categoría "Análisis".
cookielawinfo-checkbox-functional11 monthsLa cookie está configurada por el consentimiento de cookies de GDPR para registrar el consentimiento del usuario para las cookies en la categoría "Funcional".
cookielawinfo-checkbox-necessary11 monthsEsta cookie está configurada por el complemento de consentimiento de cookies de GDPR. Las cookies se utilizan para almacenar el consentimiento del usuario para las cookies en la categoría "Necesario".
cookielawinfo-checkbox-others11 monthsEsta cookie está configurada por el complemento de consentimiento de cookies de GDPR. La cookie se utiliza para almacenar el consentimiento del usuario para las cookies en la categoría "Otro.
cookielawinfo-checkbox-performance11 monthsEsta cookie está configurada por el complemento de consentimiento de cookies de GDPR. La cookie se utiliza para almacenar el consentimiento del usuario para las cookies en la categoría "Rendimiento".
viewed_cookie_policy11 monthsLa cookie está configurada por el complemento de consentimiento de cookies de GDPR y se utiliza para almacenar si el usuario ha dado su consentimiento o no para el uso de cookies. No almacena ningún dato personal.
Analítica
Las cookies analíticas se utilizan para comprender cómo interactúan los visitantes con el sitio web. Estas cookies ayudan a proporcionar información sobre métricas, el número de visitantes, la tasa de rebote, la fuente de tráfico, etc.
GUARDAR Y ACEPTAR