Checkmarx检测到多起针对银行的开源软件供给链攻击

颁布功夫 2023-07-25

1、Checkmarx检测到多起针对银行的开源软件供给链攻击


Checkmarx在7月21日称其检测到多起针对银行的开源软件供给链（OSS）攻击。第一次攻击产生于4月上旬，攻击者假意指标银行员工，利用NPM平台上传了几个软件包，其中蕴含预装置剧本，可在装置时执行恶意活动� ；估肁zure的CDN子域来分发第二阶段的payload Havoc，这是一个C2框架。在2月份检测到的针对银行的另一次攻击中，攻击者也上传了一个恶意npm包，旨在拦截登录数据并将其发送给攻击者。目前，钻研人员已经汇报并删除了这些恶意开源软件包。


https://checkmarx.com/blog/first-known-targeted-oss-supply-chain-attacks-against-the-banking-sector/


2、Apple更新建复已被利用的内核缝隙CVE-2023-38606 


据媒体7月24日报路，Apple颁布了安全更新，以建复针对iPhone、Mac和iPad的攻击中被利用的缝隙。这是一个内核缝隙（CVE-2023-38606），可能被用来篡改敏感的内核状态，可能已在iOS 15.7.1之前颁布的iOS版本中被积极利用。Kaspersky暗示，CVE-2023-38606是零点击缝隙利用链的一部门，用于通过iMessage缝隙在iPhone上装置间谍软件Triangulation。这是Apple在今年建复的第十一个已被利用的零日缝隙。


https://www.bleepingcomputer.com/news/apple/apple-fixes-new-zero-day-used-in-attacks-against-iphones-macs/


3、Clop利用MOVEit缝隙的攻击预估获利7500万至1亿美元


Coveware在7月21日泄漏，Clop利用MOVEit缝隙的大规模数据窃取活动预计获利高达7500万至1亿美元。在2023年Q2，交赎金的被攻击指标的数量已降至34%，创下汗青新低，导致勒索团伙扭转战术以钻营更高的利润。Coveware暗示，Clop已经扭转了战术，勒索更高的赎金，但愿通过几笔大额付款来克服整体降落的情况。此表，复杂性和自动化水平低的勒索攻击的影响和成本最幼。


https://www.coveware.com/blog/2023/7/21/ransom-monetization-rates-fall-to-record-low-despite-jump-in-average-ransom-payments


4、钻研人员披露OpenMeetings可劫持治理怨厥户的缝隙


据7月21日报路，钻研人员披露了Apache OpenMeetings中的3个缝隙的细节。这些缝隙别离为弱哈希比力缝隙（CVE-2023-28936）、通过约请哈希进行无限度接见的缝隙（CVE-2023-29023）以及空字节注入缝隙(CVE-2023-29246），可被自行注册用户（默认启用）用来劫持治理怨厥户并远程执行肆意代码。目前，这些缝隙已在Apache OpenMeetings 7.1.0版本中建复。


https://www.securityweek.com/openmeetings-flaws-allow-hackers-to-hijack-instances-execute-code-on-servers/


5、AhnLab发现通过MS-SQL服务器分发PurpleFox的活动


7月24日，AhnLab称其发现了通过治理不善的MS-SQL服务器分发PurpleFox的活动。攻击首先通过sqlservr.exe执行PowerShell，这是一个与MS-SQL服务器有关的过程。当执行上述PowerShell时，将下载并加载另一个经过混合的PowerShell。其中蕴含一个攻击者开发的函数MsiMake，可下载一个MSI文件。MSI包更改注册表项以实现悠久性和权限提升。最后，MSI包会尝试沉启系统，接着SENS服务会被执行，从而激活恶意软件。


https://asec.ahnlab.com/en/55492/


6、IBM颁布关于2023年数据泄露成本的分析汇报


7月24日，IBM颁布关于2023年数据泄露成本的分析汇报。该汇报对553个组织的数据泄露情况进行了分析，钻研的违规事务产生在2022年3月至2023年3月。最新钻研显示，数据泄露成本持续增长，全球均匀成本高达445万美元，三年内增长了15%。医疗保健行业的成本位居榜首，陆续13年成为成本最高的行业。汇报指出，安全人为智能和自动化、DevSecOps步骤和IR打算在节俭成本方面阐扬了主导作用 ；人为智能和ASM加快了违规事务的鉴别和遏造 ；当数据存储在多个环境中时，成本很高，并且必要更长功夫能力遏造违规事务 ；占有发现违规事务的内部团队的组织在节造成本方面阐发得更好。


https://securityintelligence.com/posts/whats-new-2023-cost-of-a-data-breach-report/