Comando E Controle

Pesquisadores da Check Point, uma empresa de cibersegurança, descobriram que assistentes de IA como Grok e Microsoft Copilot podem ser explorados para intermediar atividades de comando e controle (C2) em ataques cibernéticos. A técnica envolve o uso de uma interface web de IA para relatar comunicações entre um servidor C2 e a máquina alvo, permitindo que atacantes enviem comandos e recuperem dados roubados sem serem detectados. O malware se comunica com o assistente de IA através do componente WebView2 do Windows 11, que pode ser embutido no próprio malware caso não esteja presente no sistema da vítima. A pesquisa demonstrou que essa abordagem cria um canal de comunicação bidirecional, confiável para ferramentas de segurança da internet, dificultando a detecção. O uso de serviços de IA para C2 elimina a necessidade de contas ou chaves de API, tornando a rastreabilidade e a aplicação de bloqueios mais complicadas. Embora existam salvaguardas para bloquear trocas maliciosas, os pesquisadores afirmam que essas podem ser facilmente contornadas através da criptografia de dados. A Check Point alertou a Microsoft e a xAI sobre suas descobertas, mas ainda não houve resposta sobre a vulnerabilidade do Copilot.

Pesquisadores em cibersegurança revelaram que assistentes de inteligência artificial (IA) com capacidades de navegação na web podem ser utilizados como relés de comando e controle (C2) por atacantes. Essa técnica, chamada de ‘IA como proxy C2’, foi demonstrada em ferramentas como Microsoft Copilot e xAI Grok. O método permite que os atacantes se misturem a comunicações empresariais legítimas, dificultando a detecção. Ao explorar o acesso anônimo à web e prompts de navegação, os atacantes podem gerar fluxos de trabalho de reconhecimento, automatizar ações e decidir dinamicamente os próximos passos durante uma intrusão. O uso de IA como proxy C2 transforma assistentes em canais de comunicação bidirecionais, permitindo que comandos sejam emitidos e dados da vítima sejam extraídos sem a necessidade de chaves de API ou contas registradas. Essa abordagem se assemelha a campanhas de ataque que utilizam serviços confiáveis para distribuição de malware. Para que essa técnica funcione, o invasor deve ter previamente comprometido uma máquina e instalado malware que utilize o assistente de IA como canal de C2. A evolução dessa técnica representa um risco significativo, pois pode automatizar decisões operacionais em tempo real, aumentando a eficácia dos ataques.

A recente análise de um ataque cibernético revela que atores de ameaça chineses estão utilizando a ferramenta de monitoramento open-source Nezha como um framework malicioso de comando e controle. Originalmente projetada para monitoramento leve de servidores, a Nezha foi adaptada para emitir comandos arbitrários e estabelecer persistência em servidores web comprometidos. Após a implantação inicial de shells web, os atacantes instalaram agentes Nezha disfarçados de binários administrativos em mais de 100 máquinas vítimas, com a maioria dos alvos localizados em Taiwan, Japão, Coreia do Sul e Hong Kong. A infraestrutura dos atacantes apresenta características de campanhas de ameaças persistentes avançadas, utilizando recursos em nuvem como AWS e servidores privados virtuais, o que dificulta a rastreabilidade. A configuração do painel da Nezha em russo sugere uma possível cooperação global ou uso de ferramentas compartilhadas. Para mitigar esses riscos, recomenda-se que as organizações implementem segmentação de rede rigorosa e monitorem o uso anômalo de ferramentas administrativas.

Um novo framework chamado XRayC2 demonstra como atacantes podem transformar o serviço de rastreamento distribuído AWS X-Ray em um canal de comando e controle (C2) furtivo, contornando os controles de segurança de rede convencionais ao utilizar tráfego legítimo da API da AWS. Ao explorar a infraestrutura da nuvem, o XRayC2 utiliza a funcionalidade de anotação do AWS X-Ray para embutir dados criptografados em segmentos de rastreamento, roteando todas as comunicações através de domínios legítimos da AWS, como xray..amazonaws.com. Essa técnica mistura cargas maliciosas com dados de monitoramento padrão, dificultando a detecção por ferramentas que se concentram apenas na origem ou volume do tráfego.