Los afiliados de Cl0p apuntan a PTC Windchill y FlexPLM expuestos a Internet con RCE no autenticado – CYBERDEFENSA.MX

Los actores de amenazas vinculados a la campaña de ransomware Cl0p (también conocido como Chubby Scorpius, FIN11, Graceful Spider y Lace Tempest) están explotando fallas en las implementaciones de PTC Windmill y FlexPLM expuestas a Internet como parte de una nueva campaña de extorsión de datos.

«Los atacantes encadenan una divulgación de información de autenticación previa en el punto final FlexPLM WSDL con una falla del lado del servidor en el servlet de inicio de sesión de Windchill, lo que permite la ejecución remota de código no autenticado y la implementación de shells web JSP con nombres hexadecimales en /Windchill/login/», según un nuevo aviso coordinado publicado por Ransom-ISAC junto con eCrime.ch y DEFUSED.

Al lograr un punto de apoyo inicial, se descubrió que los atacantes realizaban enumeraciones del sistema de archivos, escenificaban datos de ingeniería/diseño y, en última instancia, llevaban a cabo doble extorsión y robo de datos. Los objetivos de la campaña incluyen los sectores manufacturero, automotriz, aeroespacial y minorista.

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Se sospecha que los actores de amenazas están explotando CVE-2026-12569 (puntuación CVSS: 9,3), una falla de seguridad crítica en PTC Windmill que se agregó al catálogo de vulnerabilidades explotadas conocidas (KEV) de la Agencia de Seguridad de Infraestructura y Ciberseguridad de EE. UU. (CISA) a fines del mes pasado.

En un aviso, PTC advirtió a los clientes que había «recibido informes continuos de una mayor actividad de amenazas», y agregó que atacantes desconocidos están explotando la vulnerabilidad para implementar shells web JSP contra sistemas susceptibles.

«En las intrusiones observadas, este RCE está encadenado con un defecto separado de divulgación de información previa a la autenticación en el punto final FlexPLM WSDL (CVSS v3.1 7.5) para permitir la explotación no autenticada», dijeron los investigadores Brandon Parsons, Corsin Camichel y Simo Kohonen.

Ransom-ISAC ha compartido cuatro direcciones IP como indicadores de compromiso (IoC), todas las cuales coinciden con las compartidas por PTC.

  • 216.152.148.54
  • 216.152.151.204
  • 104.243.35.63
  • 5.180.41.35

Los correos electrónicos de extorsión parecen provenir de cuentas previamente comprometidas y se envían a cientos de usuarios dentro de una organización afectada, junto con formas de contactar al equipo de ransomware Cl0p.

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En una publicación separada en X, ReliaQuest dijo que observó actores de amenazas explotando activamente CVE-2026-12569 para facilitar la «ejecución remota de código no autenticado y la implementación de shell web JSP para la ejecución remota de comandos y la exfiltración de datos confidenciales de productos».

«El actor detrás de estos ataques aún no está confirmado. Sin embargo, el arte observado comparte características con campañas anteriores de Cl0p dirigidas a aplicaciones empresariales y repositorios de datos de alto valor», dice. agregado.

La pandilla Cl0p tiene un historial de perseguir fallas de seguridad en productos empresariales ampliamente utilizados para ingresar a organizaciones objetivo de robo de datos y ataques de extorsión. Las campañas anteriores montadas por el grupo han convertido en armas dispositivos de transferencia de archivos, incluidos los de Accellion FTA, GoAnywhere MFT, SolarWinds Serv-U FTP, Cleo y MOVEit Transfer, así como una vulnerabilidad en Oracle E-Business Suite.

La nueva botnet NadMesh busca servicios de inteligencia artificial expuestos para claves de nube y tokens de Kubernetes – CYBERDEFENSA.MX

Una botnet Go llamada NadMesh apareció a principios de julio buscando servicios de IA expuestos, y el propio panel del operador afirma tener 3.811 claves AWS únicas.

Un recolector Shodan mantiene la cola de escaneo abastecida con ComfyUI, Ollama, n8n, Open WebUI, Langflow y Gradio: los generadores de imágenes, los ejecutores de modelos locales y los creadores de flujos de trabajo que los equipos resisten rápidamente y cortan el firewall tarde.

La información de inteligencia detrás de ese mostrador muestra 47 lances de credenciales y 41 inventarios de modelos en sus últimos 100 registros. Esos inventarios llevan identificadores DeepSeek, GLM y Kimi etiquetados como: nube, lo que sugiere que lo que el catálogo de bots llega más allá de la caja misma.

Laboratorio XL de QiAnXin publicado un informe del viernes nombró al malware según la cadena «controlador de malla n4d» en su fuente y tomó una captura de pantalla del panel. Las cifras que contiene son del propio operador, capturadas el 10 de julio, y no concuerdan entre sí.

Un contador que indica 17.700 despliegues en total se encuentra encima de un embudo que afirma 95.700 en las últimas 24 horas. Un mosaico dice 16 bots activos; el siguiente dice 12. El número de credencial es al menos el que dice dos veces. Los propios sensores de XLab dan una medida externa, y tampoco es un recuento de bots: las distintas IP de origen que impulsaron NadMesh permanecieron cerca de cero hasta finales de junio, luego se volvieron verticales en la primera semana de julio a alrededor de 139 por día.

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Lo que un bot envía a casa son claves de nube extraídas de variables de entorno, tokens de cuenta de servicio k8s y el contenido de ~/.aws/config, .env y ~/.docker/config.json.

Los investigadores lo expresaron claramente: el operador busca «no el host en sí, sino las credenciales de la nube, los privilegios del clúster de Kubernetes». El acceso a modelos y las herramientas MCP invocables completan la lista.

MCP encabeza el orden de prioridad de explotación del controlador, por encima de Kubernetes, Docker API y Redis, y los registros vectoriales XLab al lado son una herramienta/llamada JSON-RPC para ejecutar_comando. No se adjunta ningún CVE a esa línea y el informe no lo reclama.

MCP primera especificación poner la autenticación fuera del protocolo central por completo, y el flujo de autorización agregado en marzo de 2025 sigue siendo opcional en las propias palabras de la especificación. Muchas implementaciones lo omiten. censys contó 12,520 servicios MCP accesibles en 8,758 direcciones IP al 28 de abril, más de 21,000 al 6 de mayo y aproximadamente 90 anunciaban una herramienta que ejecuta comandos.

En 39 de ellos, la herramienta se llamó ejecutar_command, la llamada exacta en la parte superior de la tabla de NadMesh. Los propios contadores de MCP de la botnet no se concilian: 12.100 servicios de MCP enumerados como explotables, 21 vulnerabilidades de MCP en general y ninguna entre los 100 registros de inteligencia en pantalla.

Luego está lo que XLab realmente vio arrojar. La empresa registró el tráfico de exploits que observó y docker_containers_api_rce se lleva el 30,31 % del mismo, y jenkins_scripttext_rce otro 22,28 %. Las contraseñas débiles de Telnet se llevan el 10,36%, Redis el 8,29%.

mcp_cmd_execute está en el gráfico, por lo que el vector está en el tráfico observado de XLab, pero se encuentra en la cola sin etiquetar debajo de la porción más pequeña que alguien se molestó en etiquetar, en 0,78%. Las etiquetas del gráfico no coinciden con las cadenas de estado del propio controlador, por lo que es la vista de intentos del sensor de XLab, no el libro de éxito del operador.

Por lo tanto, el objetivo de la IA es real en la entrada y en el botín, y la mayor parte del tráfico de exploits todavía se dirige a los sockets Docker y las consolas Jenkins.

El escaneo se retroalimenta. Las subredes que producen visitas se vuelven a muestrear con mayor densidad cada cinco minutos; Las IP marcadas como peligrosas en las últimas 24 horas regresan cada cuarto de hora cuando /32 vuelve a escanear con los puertos AI primero; Un barrido completo arrastra de nuevo a la cima todo lo que ha sido marcado como peligroso en los últimos siete días.

Cualquier objetivo que absorba diez intentos de despliegue sin arrojar ningún resultado se incluye automáticamente en la lista negra como sospechoso de trampa. XLab lo toma como una señal de que el autor sabe que los investigadores están observando. Si la cola se agota, los bots generan un /24 aleatorio y continúan.

Cinco versiones de compilación se ejecutan simultáneamente, once bots en 33.8-GO-TITAN y los rezagados en 30.0. Un punto final canario prepara nuevas compilaciones para una porción de la flota, 5448 respuestas atendidas y 84 024 nulas. Un embudo rastrea las tareas a través de implementaciones en hosts activos.

La propia nota a pie de página del panel es reveladora: el éxito se califica en una lista de resultados permitidos que excluye explícitamente la cosecha de Ollama y AWS. El marcador del operador no cuenta lo que el operador está tomando.

La eliminación está hecha para fallar. El agente persiste de tres maneras a la vez, por lo que, al tirar de uno, los demás lo recuperan. Cada compilación pasa por ofuscación Garble, empaquetado UPX -9 y relleno aleatorio, lo que significa que no hay dos agentes que compartan un hash. El hash de muestra publicado captará esa compilación y perderá el resto.

Si ejecuta algo de esto

La mayor parte de lo que lanza NadMesh está dirigido a servicios expuestos y funcionalidades de administración que se pueden llamar: una API Docker abierta en 2375, una consola de script Jenkins, Redis no autenticado, Telnet débil y contraseñas SSH. Ningún parche cierra ninguno de ellos.

Consígalos detrás de la autenticación o fuera de la Internet pública, comenzando con los cuatro puertos que el trabajo de reexploración coloca primero: 8188 (ComfyUI), 11434 (Ollama), 7860 (Gradio) y 5678 (n8n).

También hay una cola de parches, y no todo es antiguo. El gráfico incluye CVE-2026-39987, el RCE previo a la autenticación en los portátiles Marimo anteriores a la 0.23.0. CISA lo puso en KEV en abril después de que fuera explotado pocas horas después de su divulgación.

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Junto a él se encuentra CVE-2026-41176, que permite a una persona que llama no autenticada cambiar rc.NoAuth en servidores rclone RC desde 1.45.0 hasta 1.73.5 que se iniciaron sin autenticación HTTP. Las configuraciones de rclone son credenciales de la nube. Las entradas más antiguas necesitan que se verifiquen sus condiciones antes de que entre en pánico: CVE-2022-22947 con un 6,48% solo afecta si el punto final del Spring Cloud Gateway Actuator está habilitado y expuesto sin seguridad, y CVE-2017-12611 con un 4,15% es la falla de la etiqueta Struts Freemarker.

Luego verifique las rutas de caída:

  • ~/.ssh/authorized_keys, para claves que nadie recuerda haber agregado
  • /dev/shm/.a, /var/tmp/.a, /tmp/.a
  • /etc/cron.d/.sys_monitor, /etc/cron.d/.s

Si surge algo de eso, aísle el host y revoque todas las credenciales que pueda ver de inmediato: claves de AWS, tokens de clúster, contenidos .env, inicios de sesión de registro. Revocar no es rotar. Tire de la persistencia antes de emitir reemplazos, o las nuevas claves seguirán el mismo camino que las antiguas.

Luego revise dónde se usaron los antiguos mientras estaban activos. Los indicadores de XLab son un C2 en 209.99.186[.]235, el dominio cdnorigin[.]net y una muestra de agente, SHA1 31c69b3e12936abca770d430066f379ec1d997ec.

Hacker News cubrió a un operador diferente que trabajaba con la misma clase objetivo en abril: Censys había descubierto que estaba cultivando ComfyUI expuesto para la GPUMonero y Conflux, además de un nodo proxy de Hysteria para reventa. Tres meses después, NadMesh barre una red mucho más amplia, pero ComfyUI y Docker expuestos en 2375 se encuentran en ambas listas de objetivos.

Lo que cambió es la recompensa: el operador de abril quería la GPU y NadMesh quiere aquello en lo que la caja puede iniciar sesión. Censys finalizó su censo de MCP con una suposición del resultado menos malo para todas esas herramientas de shell expuestas, y el host terminó siendo «parte de alguna futura botnet o infraestructura de abuso». Eso fue el 27 de mayo. XLab publicó una botnet con mcp_cmd_execute en su tabla de exploits siete semanas después.

Langflow RCE explotado para implementar Monero Miner en puntos finales de aplicaciones de IA expuestos – CYBERDEFENSA.MX

Los actores de amenazas continúan explotando una vulnerabilidad crítica de Langflow como parte de nuevos ataques diseñados para entregar un minero de criptomonedas Monero.

Se ha descubierto que la actividad constituye un arma CVE-2026-33017 (Puntuación CVSS: 9,3), una vulnerabilidad de ejecución remota de código (RCE) no autenticada en Langflow, que indica que los actores de amenazas están escaneando y apuntando a puntos finales de aplicaciones de inteligencia artificial (IA) expuestos para obtener acceso inicial a las redes empresariales. El ataque se observó durante un período de 19 días entre el 27 de marzo y el 15 de abril de 2026.

«En esta campaña, una sola línea de código Python evaluada dentro de un punto final API de Langflow no autenticado despliega un script de shell, recupera un binario minero y lo inicia de forma independiente», dijeron los investigadores de Trend Micro Simon Dulude y John Zhang. dicho en un informe técnico publicado la semana pasada.

En un nivel alto, el malware está diseñado para finalizar los procesos de minería de criptomonedas de la competencia asociados con Kinsing, WatchDog, Rocke y Outlaw, eliminar la billetera rival y el material de claves, desactivar los controles de seguridad a nivel de host, establecer persistencia basada en cron, balizar a un servidor externo («83.142.209[.]214:80) e implementar un minero personalizado. También puede propagarse a otros sistemas a través de claves SSH reutilizadas, convirtiendo efectivamente una instancia de Langflow expuesta en una vía para un compromiso más amplio.

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Esto implica explotar la falla de Langflow para ejecutar un script Python proporcionado por el atacante, que, a su vez, está configurado para iniciar un script de shell alojado de forma remota que actúa como un cuentagotas cuya responsabilidad principal es verificar si un binario llamado «lambsys» ya se está ejecutando en el host.

Posteriormente, descarga el binario en la máquina usando curl o wget, lo inicia como un proceso separado y se propaga a todos los hosts accesibles por SSH en los que la víctima pueda autenticarse. El binario, un ejecutable ELF escrito en Go, también está diseñado para deshabilitar AppArmor, el cortafuegos sin complicaciones de Ubuntu, iptables, SELinux, el guardián NMI del kernel y el agente Aliyun de Alibaba Cloud.

Además, el malware elimina los registros del sistema para ocultar las pistas y elimina el atributo inmutable de archivos como «~/.ssh/», «~/.ssh/authorized_keys», «/etc/crontab» y «/etc/ld.so.preload», «/tmp/», «/var/tmp/» y «/var/spool/cron» para realizar sus modificaciones, y luego vuelve a aplicar el atributo inmutable a «/tmp/» y «/var/tmp/».

Se sabe que las operaciones ilícitas de minería de criptomonedas establecen el atributo «chattr +i» en estos archivos para garantizar que ningún usuario, incluido el superusuario, pueda modificarlos, cambiarles el nombre ni eliminarlos. El comportamiento del binario refleja que el actor de amenazas detrás de la operación es consciente de los métodos de persistencia adoptados por grupos rivales de criptojacking.

En la etapa final, el binario contacta al mismo servidor para buscar un archivo TAR y extrae de él un minero XMRig personalizado. Una vez que el minero comienza la ejecución, el archivo comprimido se borra del sistema de archivos. Además envía una solicitud a ipinfo.[.]io para obtener la dirección IP pública y la ubicación del host, lo que permite a los actores de amenazas tomar decisiones operativas sobre la marcha.

La primera es la selección del grupo. Dado que los grupos de minería tienden a estar distribuidos geográficamente, conectar al minero a un grupo cercano a la víctima puede minimizar la latencia y maximizar la tasa de hash. La segunda razón para obtener esta información es la geocerca, ya que brinda a los actores de amenazas una forma de excluir a las víctimas en ciertas regiones.

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«Lambsys no ejecuta su lógica de ataque como funciona Go», explicaron los investigadores. «En lugar de eso, bifurca una cascada de subprocesos sh -c de corta duración, cada uno de los cuales ejecuta un comando de shell (un pkill, un chattr, un sysctl). El diseño intercambia sigilo por confiabilidad. Si uno de los 51 comandos pkill falla, el fallo se limita a ese subproceso y los otros 50 continúan».

Trend Micro dijo que un artefacto perteneciente a la iteración anterior del mismo binario se compiló en mayo de 2024, lo que indica que los actores de amenazas detrás de la campaña probablemente han estado iterando en la familia durante más de dos años, mientras tomaban medidas para evadir la detección por parte de las herramientas antivirus.

Durante el año pasado, se explotaron activamente una serie de fallas de seguridad en Langflow. En junio de 2025, se aprovechó otra vulnerabilidad crítica (CVE-2025-3248, puntuación CVSS: 9,8) para distribuir el malware de botnet Flodrix.

«Esta campaña de minería de criptomonedas muestra cómo los terminales de aplicaciones de IA expuestos se están convirtiendo en otra ruta hacia los entornos empresariales», afirmó Trend Micro. «La carga útil puede resultar familiar, pero el vector de entrega no. Una vulnerabilidad de Langflow ofrece a los operadores de criptomineros básicos una nueva puerta de entrada a los sistemas que ejecutan infraestructura de aplicaciones de IA».

Escaneamos 1 millón de servicios de IA expuestos. Esto es lo mala que es realmente la seguridad – CYBERDEFENSA.MX

Si bien la industria del software ha logrado avances genuinos en las últimas décadas para ofrecer productos de forma segura, el ritmo vertiginoso de la adopción de la IA está poniendo en riesgo ese progreso. Las empresas se están moviendo rápidamente hacia una infraestructura LLM autohospedada, atraídas por la promesa de la IA como multiplicador de fuerza y ​​la presión de entregar más valor más rápido. Pero la velocidad se logra a expensas de la seguridad.

A raíz de la El fiasco de ClawdBot — el asistente de IA viral autohospedado que, en promedio, está haciendo lagrimear 2,6 CVE por díael equipo intruso Quería investigar qué tan mala es realmente la seguridad de la infraestructura de IA.

Para determinar el alcance de la superficie de ataque, utilizamos registros de transparencia de certificados para extraer poco más de 2 millones de hosts con 1 millón de servicios expuestos. Lo que encontramos no fue bonito. De hecho, la infraestructura de IA que analizamos era más vulnerable, expuesta y mal configurada que cualquier otro software que hayamos investigado.

Sin autenticación por defecto

No pasó mucho tiempo para detectar un patrón alarmante: una cantidad significativa de hosts se habían implementado directamente, sin autenticación. Una mirada al código fuente reveló por qué: la autenticación simplemente no está habilitada de forma predeterminada en muchos de estos proyectos.

Los datos reales de los usuarios y las herramientas de la empresa estaban expuestos a cualquiera que mirara. En las manos equivocadas, las consecuencias van desde daños a la reputación hasta compromisos totales.

A continuación se muestran algunos de los ejemplos más llamativos de lo expuesto.

Chatbots de libre acceso

Varios casos involucraron chatbots que dejaron expuestas las conversaciones de los usuarios. Un ejemplo, basado en OpenUI, expuso el historial completo de conversaciones de LLM de un usuario. Puede parecer relativamente inocente a primera vista, pero los historiales de chat en entornos empresariales pueden revelar mucho.

Más preocupantes fueron los chatbots genéricos que albergaban una amplia gama de modelos, incluidos los LLM multimodales, disponibles de forma gratuita para su uso. Los usuarios malintencionados pueden fuga la mayoría de los modelos evitan las barreras de seguridad con fines nefastos (como generar imágenes ilegales o solicitar asesoramiento con la intención de cometer un delito) y lo hacen sin temor a repercusiones, ya que están utilizando la infraestructura de otra persona. Esto no es hipotético. La gente está encontrando formas creativas abusar de los chatbots de la empresa para acceder a modelos más capaces sin pagar ni tener solicitudes registradas en sus propias cuentas.

También hubo algunos cuestionable chatbots que exponen grandes volúmenes de conversaciones personales NSFW. Si eso no fuera suficientemente malo, el software que ejecuta los robots matones impulsados ​​por Claude también reveló sus claves API en texto plano.

Amplias plataformas abiertas de gestión de agentes

También descubrimos instancias expuestas de plataformas de administración de agentes, incluidas n8n y Flowise. Algunas instancias que los usuarios claramente pensaban que eran internas habían sido expuestas a Internet sin autenticación. Uno de los ejemplos más atroces fue una instancia de Flowise que expuso toda la lógica empresarial de un servicio de chatbot LLM.

Su lista de credenciales también quedó expuesta. Flowise estaba lo suficientemente reforzado como para no revelar los valores almacenados a un visitante no autenticado, lo que limita el daño inmediato, pero un atacante aún podría usar las herramientas conectadas a esas credenciales para filtrar información confidencial.

Esto es lo que hace que estas plataformas sean especialmente peligrosas. Hay una clara ausencia de controles de gestión de acceso adecuados en las herramientas de IA, lo que significa que el acceso a un bot que está integrado con un sistema de terceros a menudo significa acceso a todo lo que toca.

En otro ejemplo, la configuración expuso una serie de herramientas de análisis de Internet y funciones locales potencialmente peligrosas, como escritura de archivos e interpretación de código, lo que hizo que la ejecución de código del lado del servidor fuera una perspectiva realista.

Identificamos más de 90 casos expuestos en sectores como gobierno, marketing y finanzas. Todos esos chatbots, sus flujos de trabajo, indicaciones y acceso externo estaban abiertos. Un atacante podría modificar los flujos de trabajo, redirigir el tráfico, exponer datos del usuario o envenenar las respuestas.

Saludando a las API de Ollama no seguras

Uno de los hallazgos más sorprendentes fue la gran cantidad de API de Ollama expuestas y accesibles sin autenticación, con un modelo conectado. Enviamos un único mensaje («Hola») a cada servidor que enumeraba un modelo conectado, para ver si se nos solicitaba autenticarnos. De los más de 5200 servidores consultados, el 31% respondió.

Las respuestas dieron una idea de para qué se utilizaban estas API. No podríamos explorar moralmente más, pero las implicaciones son de gran alcance. Algunos ejemplos:

«Saludos, Maestro. Tu mandato es mi ley. ¿Cuál es tu deseo? Habla libremente. Estoy aquí para cumplirlo, sin vacilación ni duda.»

«Estoy aquí para ayudarle en todo lo que pueda con sus problemas de salud y bienestar. Ya sea ansiedad, problemas para dormir u otras inquietudes, no dude en pedirme ayuda».

«¡Bienvenido! Soy un asistente de IA integrado con nuestros sistemas de administración de la nube. Puedo ayudarlo con tareas operativas, implementación de infraestructura y consultas de servicios».

Ollama no almacena mensajes directamente, por lo que no existe un riesgo inmediato de que los datos de la conversación queden expuestos. Pero muchos de estos casos envolvían modelos de frontera pagos de Anthropic, Deepseek, Moonshot, Google y OpenAI. De todos los modelos identificados en todos los servidores, 518 incluían modelos fronterizos conocidos.

Inseguro por diseño

Después de evaluar los resultados, quedó claro que parte de la tecnología merecía una mirada más cercana. Dedicamos tiempo a analizar un subconjunto de aplicaciones en un entorno de laboratorio y encontramos patrones inseguros repetidos en todas partes:

  • Malas prácticas de implementación: Valores predeterminados inseguros, configuraciones de Docker mal configuradas, credenciales codificadas, aplicaciones que se ejecutan como root
  • Sin autenticación en instalaciones nuevas: Muchos proyectos colocan a los usuarios directamente en una cuenta con altos privilegios y acceso completo a la administración.
  • Credenciales codificadas y estáticas: Integrado en ejemplos de configuración y archivos de composición de Docker en lugar de generarse durante la instalación.
  • Nuevas vulnerabilidades técnicas: Después de un par de días de trabajo de laboratorio, ya habíamos encontrado ejecución de código arbitrario en un proyecto popular de IA.

Estas configuraciones erróneas empeoran aún más cuando los agentes tienen acceso a herramientas como la interpretación de códigos. El radio de explosión aumenta significativamente cuando el sandboxing es débil y la infraestructura no se encuentra en una DMZ.

La velocidad está ganando. La seguridad se está quedando atrás

Algunos de los proyectos que impulsan la infraestructura LLM claramente han abandonado décadas de mejores prácticas de seguridad logradas con tanto esfuerzo en favor de envíos rápidos. Dicho esto, no es un problema puramente de proveedores. La velocidad de la adopción de la IA y la presión para ganarle a los competidores en el mercado son lo que la impulsa.

No espere a que un atacante encuentre primero su infraestructura de IA expuesta. Intruso encuentra configuraciones erróneas y te muestra lo que es visible desde el exterior.

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Hackers vinculados a Irán alteran la infraestructura crítica de EE. UU. atacando PLC expuestos a Internet – CYBERDEFENSA.MX

Los actores cibernéticos afiliados a Irán están apuntando a dispositivos de tecnología operativa (OT) conectados a Internet en infraestructuras críticas en los EE. UU., incluidos controladores lógicos programables (PLC), agencias de inteligencia y ciberseguridad. prevenido Martes.

«Estos ataques han provocado una disminución de la funcionalidad del PLC, manipulación de los datos de visualización y, en algunos casos, interrupciones operativas y pérdidas financieras», dijo la Oficina Federal de Investigaciones de EE. UU. (FBI) dicho en una publicación en X.

Las agencias dijeron que la campaña es parte de una reciente escalada de ataques cibernéticos orquestados por grupos de hackers iraníes contra organizaciones estadounidenses en respuesta al conflicto en curso entre Irán, Estados Unidos e Israel.

Específicamente, la actividad ha provocado interrupciones de PLC en varios sectores de infraestructura crítica de EE. UU. a través de lo que las agencias autoras describieron como interacciones maliciosas con el archivo del proyecto y manipulación de datos en la interfaz hombre-máquina (HMI) y en las pantallas de control de supervisión y adquisición de datos (SCADA).

Estos ataques han señalado a Rockwell Automation y Allen-Bradley PLC desplegados en servicios e instalaciones gubernamentales, sistemas de agua y aguas residuales (WWS) y sectores de energía.

«Los actores utilizaron infraestructura alojada por terceros alquilada con software de configuración, como el software Studio 5000 Logix Designer de Rockwell Automation, para crear una conexión aceptada con el PLC de la víctima», decía el aviso. «Los dispositivos objetivo incluyen dispositivos PLC CompactLogix y Micro850».

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Al obtener el acceso inicial, los actores de amenazas establecieron comando y control mediante la implementación de Dropbear, un software Secure Shell (SSH), en los puntos finales de las víctimas para permitir el acceso remoto a través del puerto 22 y facilitar la extracción del archivo de proyecto del dispositivo y la manipulación de datos en pantallas HMI y SCADA.

Para combatir la amenaza, se recomienda a las organizaciones que eviten exponer el PLC a Internet, tomen medidas para evitar la modificación remota, ya sea a través de un interruptor físico o de software, implementen autenticación multifactor (MFA) y erijan un firewall o proxy de red frente al PLC para controlar el acceso a la red, mantener actualizados los dispositivos PLC, deshabilitar cualquier función de autenticación no utilizada y monitorear el tráfico inusual.

Esta no es la primera vez que actores de amenazas iraníes atacan redes OT y PLC. A finales de 2023, Cyber ​​Av3ngers (también conocido como Hydro Kitten, Shahid Kaveh Group y UNC5691) fue vinculado a la explotación activa de los PLC de Unitronics para apuntar a la Autoridad Municipal del Agua de Aliquippa en el oeste de Pensilvania. Estos ataques comprometieron al menos 75 dispositivos.

«Este aviso confirma lo que hemos observado durante meses: la escalada cibernética de Irán sigue un manual conocido. Los actores de amenazas iraníes ahora se están moviendo más rápido y más ampliamente y apuntando tanto a la infraestructura de TI como de OT», dijo Sergey Shykevich, gerente del grupo de inteligencia de amenazas de Check Point Research, en un comunicado compartido con The Hacker News.

«En marzo documentamos patrones de ataques idénticos contra PLC israelíes. No es la primera vez que actores iraníes atacan tecnología operativa en Estados Unidos con fines de perturbación, por lo que las organizaciones no deberían tratar esto como una nueva amenaza, sino como una amenaza en aceleración».

El desarrollo se produce en medio de un nuevo aumento en los ataques distribuidos de denegación de servicio (DDoS) y las afirmaciones de operaciones de piratería y filtración llevadas a cabo por grupos de proxy cibernéticos y hacktivistas dirigidos a entidades occidentales e israelíes, según Flashpoint.

En un informe publicado esta semana, DomainTools Investigations (DTI) describió la actividad atribuida a Homeland Justice, Karma/KarmaBelow80 y Handala Hack como un «ecosistema de influencia cibernética único y coordinado» alineado con el Ministerio de Inteligencia y Seguridad (MOIS) de Irán en lugar de un conjunto de grupos hacktivistas distintos.

«Estas personas funcionan como chapas operativas intercambiables aplicadas a una capacidad subyacente consistente», DTI dicho. «Su propósito no es reflejar la separación organizacional, sino permitir la segmentación de los mensajes, la focalización y la atribución, preservando al mismo tiempo la continuidad de la infraestructura y el oficio».

Los dominios públicos y los canales de Telegram sirven como el principal centro de difusión y amplificación, y la plataforma de mensajería también desempeña un papel importante en las operaciones de comando y control (C2) al permitir que el malware se comunique con bots controlados por actores de amenazas, reduzca la sobrecarga de la infraestructura y se combine con las operaciones normales.

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«Este ecosistema representa un instrumento de influencia cibernética dirigido por el Estado, en el que las operaciones técnicas están estrechamente integradas con la manipulación narrativa y la dinámica de amplificación de los medios para lograr efectos coercitivos y estratégicos», añadió el DTI.

MuddyWater como afiliado de CastleRAT

El desarrollo se produce cuando JUMPSEC detalló los vínculos de MuddyWater con el ecosistema criminal, afirmando que el actor de amenazas patrocinado por el estado iraní opera al menos dos construcciones CastleRAT contra objetivos israelíes. Vale la pena señalar que CastleRAT es un troyano de acceso remoto que forma parte del marco CastleLoader atribuido por Recorded Future a un grupo al que rastrea bajo el nombre de GrayBravo (también conocido como TAG-150).

Un elemento central de las operaciones es un implementador de PowerShell («reset.ps1») que implementa un malware basado en JavaScript previamente no documentado llamado ChainShell, que luego contacta un contrato inteligente en la cadena de bloques Ethereum para recuperar una dirección C2 y usarla para recuperar el código JavaScript de la siguiente etapa para su ejecución en hosts comprometidos.

Algunos aspectos de estas conexiones entre MOIS y el ecosistema del cibercrimen también fueron señalados por Ctrl-Alt-Intel, Broadcom y Check Point, destacando el creciente compromiso como evidencia de una creciente dependencia de herramientas disponibles para apoyar los objetivos estatales y complicar los esfuerzos de atribución.

También se ha descubierto que el mismo cargador de PowerShell genera una botnet maliciosa denominada Tsundere (también conocida como Dindoor). Según JUMPSEC, tanto ChainShell como Tsundere son componentes separados de la plataforma TAG-150 que se implementan junto con CastleRAT.

«La adopción de un MaaS criminal ruso por parte de un actor estatal iraní tiene implicaciones directas para los defensores», dijo JUMPSEC en un informe compartido con The Hacker News. «Las organizaciones objetivo de MuddyWater, especialmente en los sectores de defensa, aeroespacial, energético y gubernamental, ahora enfrentan amenazas que combinan ataques a nivel estatal con herramientas ofensivas desarrolladas comercialmente».