Originalartikel von Aliakbar Zahravi, Trend Micro
Die Sicherheitsforscher von Trend Micro stellten kürzlich eine erhöhte Malware-Aktivität auf Linux-Geräten fest. Die weitere Analyse von entnommenen Malware-Samples zeigte, dass die Aktionen im Zusammenhang mit einem Botnet namens Momentum standen. Die Forscher entdeckten neue Details zu den Tools und Techniken, die das Botnet derzeit für die Kompromittierung von Geräten und für Distributed Denial-of-Service (DDoS)-Angriffe nutzt.
Momentum zielt auf Linux-Plattformen mit unterschiedlichen CPU-Architekturen wie ARM, MIPS, Intel, Motorola 68020 und andere. Der Hauptzweck dieser Malware ist es, eine Hintertür zu öffnen und Befehle für verschiedene Arten von DoS-Angriffen anzunehmen. Die vom Momentum-Botnet verteilten Backdoors sind Mirai-, Kaiten- und Bashlite-Varianten. Darüber hinaus verbreitet sich Momentum auch durch das Ausnutzen mehrerer Schwachstellen in unterschiedlichen Routern und Webservices, um Shell-Skripts herunterzuladen und auf den anvisierten Geräten auszuführen. Die technischen Einzelheiten zur Vorgehensweise und Fähigkeiten von Momentum sowie deren Payloads liefert der Orginalbeitrag.
Sicherheitsempfehlungen und Lösungen
Es ist bekannt, dass smarte, vernetzte Geräte aufgrund der eingeschränkten Sicherheits- und Schutzoptionen leichter angreifbar sind. Deshalb sollten Nutzer Vorsorge treffen und vor allem Router aber auch andere Geräte sichern.
Trend Micro Smart Home Network liefert eine embedded Netzwerksicherheitslösung, die alle Geräte schützen kann, die mit einem Heimnetzwerk verbunden sind. Die Deep Packet Inspection (DPI)-Technologie von Trend Micro bietet Quality of Service (iQoS), Kindersicherung, Netzwerksicherheit und vieles mehr.
Trend Micro™ Deep Discovery™ kann über spezielle Engines, anpassbare Sandboxen und nahtlose Korrelierung Angriffe mit Exploits oder ähnlichen Bedrohungen erkennen, analysieren und proaktiv darauf reagieren. Unterstützt werden die Lösungen durch Trend Micro XGen™ Security mit einer generationsübergreifenden Kombination aus Abwehrtechniken gegen eine Vielfalt von Bedrohungen für Datencenter, Cloud-Umgebungen, Netzwerke und Endpunkte. Die Lösung umfasst High-Fidelity Machine Learning, um Daten und Anwendungen am Gateway und den Endpunkten, ebenso wie physische, virtuelle und Cloud-Workloads zu sichern.