Turla convierte la puerta trasera de Kazuar en una botnet P2P modular para acceso persistente – CYBERDEFENSA.MX

El grupo de hackers patrocinado por el estado ruso conocido como

Turla

ha transformado su puerta trasera personalizada Kazuar en una botnet modular peer-to-peer (P2P) diseñada para un acceso sigiloso y persistente a hosts comprometidos.

Se considera que Turla, según la Agencia de Seguridad de Infraestructura y Ciberseguridad de EE. UU. (CISA), está afiliada al Centro 16 del Servicio Federal de Seguridad (FSB) de Rusia. Se superpone con la actividad rastreada por la comunidad de ciberseguridad más amplia bajo los nombres ATG26, Blue Python, Iron Hunter, Pensive Ursa, Secret Blizzard (anteriormente Krypton), Snake, SUMMIT, Uroburos, Venomous Bear, Waterbug y WRAITH.

El grupo de hackers es conocido por sus ataques dirigidos a sectores gubernamentales, diplomáticos y de defensa en Europa y Asia Central, así como a puntos finales previamente violados por Aqua Blizzard (también conocido como Actinium y Gamaredon) para apoyar los objetivos estratégicos del Kremlin.

«Esta actualización se alinea con el objetivo más amplio de Secret Blizzard de obtener acceso a largo plazo a sistemas para la recopilación de inteligencia», dijo el equipo de Microsoft Threat Intelligence.
dicho
en un informe publicado el jueves. «Si bien muchos actores de amenazas dependen del uso cada vez mayor de herramientas nativas (binarios que viven fuera de la tierra (LOLBins)) para evitar la detección, la progresión de Kazuar hacia un robot modular resalta cómo Secret Blizzard está diseñando resiliencia y sigilo directamente en sus herramientas».

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Una herramienta clave en el arsenal de Turla es Kazuar, una sofisticada puerta trasera .NET que se ha utilizado constantemente desde 2017. Los últimos hallazgos de Microsoft trazan su evolución de un marco «monolítico» a un ecosistema de bot modular que presenta tres tipos de componentes distintos, cada uno con sus propias funciones bien definidas. Estos cambios permiten una configuración flexible, reducen la huella observable y facilitan tareas amplias.

Descripción general de las interacciones de los módulos Kernel, Bridge y Worker

Se ha descubierto que los ataques que distribuyen el malware dependen de cuentagotas como Pelmeni y ShadowLoader para descifrar e iniciar los módulos. Los tres tipos de módulos que forman la base de la arquitectura de Kazuar se enumeran a continuación:

  • Núcleo
    que actúa como coordinador central de la botnet asignando tareas a los módulos Worker, gestiona la comunicación con el módulo Bridge, mantiene registros de acciones y datos recopilados, realiza antianálisis y comprobaciones de espacio aislado, y configura el entorno mediante una configuración que especifica varios parámetros relacionados con la comunicación de comando y control (C2), el tiempo de filtración de datos, la gestión de tareas, el escaneo y la recopilación de archivos, y el monitoreo.
  • Puente
    que actúa como proxy entre el módulo Kernel líder y el servidor C2.
  • Obrero
    que registra las pulsaciones de teclas, vincula eventos de Windows, realiza un seguimiento de las tareas y recopila información del sistema, listados de archivos y una interfaz de programación de aplicaciones de mensajería (
    MAPI
    ) detalles.

El tipo de módulo Kernel expone tres mecanismos de comunicación interna (a través de mensajería de Windows, Mailslot y canalizaciones con nombre) y tres métodos diferentes para contactar con la infraestructura controlada por el atacante (a través de Exchange Web Services, HTTP y WebSockets). El componente también «elige» un único líder del Kernel para comunicarse con el módulo Bridge en nombre de los otros módulos del Kernel.

Cómo el líder del Kernel coordina las tareas de los trabajadores y utiliza el puente

«Las elecciones se realizan a través de Mailslot y el líder se elige en función de la cantidad de trabajo (tiempo que el módulo Kernel ha estado ejecutándose) dividido por las interrupciones (reinicios, cierres de sesión, proceso finalizado)», explicó Microsoft. «Una vez que se elige un líder, se anuncia a sí mismo como líder y les dice a todos los demás módulos del Kernel que se pongan en SILENCIO. Sólo el líder elegido no está en SILENCIO, lo que permite que el módulo del Kernel líder registre la actividad y solicite tareas a través del módulo Bridge».

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Otra función del módulo es iniciar varios subprocesos para configurar un canal de canalización con nombre entre los módulos del Kernel para las comunicaciones entre el Kernel, especificar un método de comunicación externo y facilitar la comunicación del Kernel al Trabajador y del Kernel al Puente a través de mensajería de Windows o Mailslot.

El objetivo final del Kernel es sondear nuevas tareas del servidor C2, analizar los mensajes entrantes, asignar tareas al trabajador, actualizar la configuración y enviar los resultados de las tareas al servidor. Además, el módulo incorpora un controlador de tareas que permite procesar comandos emitidos por el líder del Kernel.

Los datos recopilados por el módulo Worker se agregan, cifran y escriben en el directorio de trabajo del malware, desde donde se filtran al servidor C2.

«Kazuar utiliza un directorio de trabajo dedicado como área de preparación centralizada en disco para respaldar sus operaciones internas en todos los módulos», dijo Microsoft. «Este directorio se define a través de la configuración y se hace referencia a él constantemente mediante rutas de acceso completas para evitar ambigüedades en los contextos de ejecución».

«Dentro del directorio de trabajo, Kazuar organiza los datos por función, aislando tareas, resultados de recopilación, registros y material de configuración en distintas ubicaciones. Este diseño permite que el malware desacople la ejecución de tareas del almacenamiento y la exfiltración de datos, mantenga el estado operativo durante los reinicios y coordine la actividad asincrónica entre módulos mientras minimiza la interacción directa con la infraestructura externa».

Hive0163 utiliza malware Slopoly asistido por IA para acceso persistente en ataques de ransomware – CYBERDEFENSA.MX

Investigadores de ciberseguridad han revelado detalles de un presunto malware generado por inteligencia artificial (IA) con nombre en código Slopoly puesto en uso por un actor de amenazas motivado financieramente llamado colmena0163.

«Aunque todavía no es nada espectacular, el malware generado por IA como Slopoly muestra con qué facilidad los actores de amenazas pueden utilizar la IA como arma para desarrollar nuevos marcos de malware en una fracción del tiempo que solía llevar», Golo Mühr, investigador de IBM X-Force dicho en un informe compartido con The Hacker News.

Las operaciones de Hive0163 están impulsadas por la extorsión mediante exfiltración de datos a gran escala y ransomware. El grupo de delitos electrónicos está asociado principalmente con una amplia gama de herramientas maliciosas, incluidas NodeSnake, Interlock RAT, JunkFiction Loader y Interlock ransomware.

En un ataque de ransomware observado por la empresa a principios de 2026, se observó que el actor de amenazas implementaba Slopoly durante la fase posterior a la explotación para mantener el acceso persistente al servidor comprometido durante más de una semana.

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El descubrimiento de Slopoly se remonta a un script de PowerShell que probablemente se implementó mediante un constructor, que también estableció la persistencia a través de una tarea programada llamada «Runtime Broker».

Hay indicios de que el malware se desarrolló con la ayuda de un modelo de lenguaje grande (LLM) aún indeterminado. Esto incluye la presencia de comentarios extensos, registros, manejo de errores y variables con nombres precisos. Los comentarios también describen el script como un «Cliente de persistencia C2 polimórfico», lo que indica que es parte de un marco de comando y control (C2).

«Sin embargo, el script no posee técnicas avanzadas y difícilmente puede considerarse polimórfico, ya que no puede modificar su propio código durante la ejecución», señala Mühr. «Sin embargo, el creador puede generar nuevos clientes con diferentes valores de configuración aleatorios y nombres de funciones, lo cual es una práctica estándar entre los creadores de malware».

El script de PowerShell funciona como una puerta trasera completa que puede enviar un mensaje de latido que contiene información del sistema a un servidor C2 cada 30 segundos, sondear un nuevo comando cada 50 segundos, ejecutarlo a través de «cmd.exe» y transmitir los resultados al servidor. Actualmente se desconoce la naturaleza exacta de los comandos ejecutados en la red comprometida.

Se dice que el ataque en sí aprovechó la táctica de ingeniería social ClickFix para engañar a una víctima para que ejecute un comando de PowerShell, que luego descarga NodeSnake, un conocido malware atribuido a Hive0163. Un componente de primera etapa, NodeSnake, está diseñado para ejecutar comandos de shell, establecer persistencia y recuperar y lanzar un marco de malware más amplio conocido como Interlock RAT.

Hive0163 tiene un historial de empleo de ClickFix y publicidad maliciosa para el acceso inicial. Otro método que utiliza el actor de amenazas para establecerse es confiar en corredores de acceso inicial como TA569 (también conocido como SocGholish) y TAG-124 (también conocido como KongTuke y LandUpdate808).

El marco tiene múltiples implementaciones en PowerShell, PHP, C/C++, Java y JavaScript para admitir tanto Windows como Linux. Al igual que NodeSnake, también se comunica con un servidor remoto para obtener comandos que le permitan iniciar un túnel proxy SOCKS5, generar un shell inverso en la máquina infectada y entregar más cargas útiles, como Interlock ransomware y Slopoly.

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La aparición de Slopoly se suma a una lista cada vez mayor de malware asistido por IA, que también incluye VoidLink y PromptSpy, lo que pone de relieve cómo los delincuentes están utilizando la tecnología para acelerar el desarrollo de malware y escalar sus operaciones.

«La introducción de malware generado por IA no representa una amenaza nueva o sofisticada desde un punto de vista técnico», dijo IBM X-Force. «Permite desproporcionadamente a los actores de amenazas al reducir el tiempo que un operador necesita para desarrollar y ejecutar un ataque».