Estudio del Algoritmo de Generación de Dominios de Murofet, una variante de Zeus

Cada vez es más frecuente que los troyanos empleen un gran número de dominios para tratar de ocultar sus acciones: desde puntos de descarga, puntos de envió de instrucciones, etc. Para el malware es importante dificultar a los investigadores la localización de los sitios desde donde operan, de forma que cuanto más diversificados estén, mejor. Para generar un gran número de dominios de forma controlada se emplean los algoritmos de generación de dominios o Domain Generation Algorithm (DGA).

 

Para el atacante es importante controlar los dominios que se generan cada día para poder registrarlos previamente. De ahí la importancia que tiene para los investigadores conocer y controlar de que forma funcionan estos algoritmos. El Domain Generation Algorithm (DGA) fue usado por las variantes de Zeus como Murofet. Otras familias han usado DGAs como Conficker, BankPatch, etc. En el caso del Murofet (descrito como variante de Zeus), el DGA se usa para contactar con un sistema infectado y enviar  un ejecutable destinado a robar datos bancarios.

 

En esta entrada, analizamos el algoritmo DGA usado por un troyano de la familia Murofet (SHA256 99370d5162c2d9e165892af3bde7c6de8c44ec5945ed0a1ddb6b827b876931d0).

 

Cuando el malware se lanza empieza a generar los dominios. Para ilustrar el funcionamiento, tomamos el ejemplo de 3 dominios generados “whvqwshpulytfvx.biz”, “rtqispmsdmrqcn.info”, y “rtqispmsdmrqcn.org”. Cuando los dominios resuelven a una dirección IP, el malware hace una petición HTTP al dominio generado. Aquí, el malware recoge un ejecutable desde el último ordenador, lo comprueba y lo ejecuta. Estos dominios fueron generados el 27 de Agosto 2014, y aquí la fecha toma especial importancia.

El algoritmo DGA se compone de dos partes. La primera parte va a inicializar el algoritmo mientras que la segunda parte va a construir el dominio. La fecha sirve para inicializar el algoritmo. En otras palabras, el algoritmo genera dominios diferentes de un día para otro. Cada día, Murofet genera 800 dominios diferentes. La ventaja principal de usar este sistema es la de aumentar la dificultad de recoger las infraestructuras con un sistema automatizado, de esta forma el proceso de obtener el ejecutable puede tardar horas, días, o meses. La otra ventaja que vemos es que a priori no se puede ver que el ordenador de la victima esta infectado por un troyano bancario, ya que la parte responsable de robar los datos bancarios todavía no fue descargada.

 

El algoritmo DGA genera un nuevo dominio a cada iteracion llamando la funcion “get_domain”. El dominio se genera en base a dos parámetros que son la semilla (seed) y el contador (counter).
def DGA (): seed = GetSystemTime() for counter in range(0x320): domain = get_domain(seed[0:7], counter) La semilla (“seed”) resulta de la llamada a la función API de Windows “GetSystemTime” para inicializarse. La APIde Windows lo guarda en una estructura SYSTEMTIME mientras que nosotros para más comodidad, lo guardamos en una lista que  llamamos “seed”. Los dos primeros índices corresponden al año (2014 =  0x07*0x100 + 0xDE), el tercero al mes, el quinto al día de la semana, el séptimo al día, y el resto a los segundos y milisegundos. En la API de Windows, enero corresponde a 1, febrero a 2, etc. El domingo corresponde a 0, lunes a 1, etc. El día depende del mes y varia entre 1 y 28, 30 o 31. Abajo es el ejemplo de un seed:

Seed = [0xDE, 0x07, wMonth, 0x00, wDayOfWeek, 0x00, wDay, 0x00, 0x0F, 0x00, 0x31, 0x00, 0x33, 0x00, 0xD1, 0x03]En la función “get_domain”, la primera parte define una lista “data_to_hash” que esta inicializada con la semilla y el contador y luego se hace un XOR con los  bytes 0xB1, 0xA4, 0xD7, etc. Finalmente, se realiza el “hash” de esta lista con el algoritmo MD5 y el “hash” resultante se usa para generar el dominio.

def get_domain(seed, counter): //Primera parte data_to_hash = [0x0, 0x0, 0x0, 0x0, 0x0, 0x0, 0x0, 0x0] data_to_hash[0] = (seed[0] + 0x30) & 0xff data_to_hash[1] = seed[2] & 0xff data_to_hash[2] = seed[6] & 0xff data_to_hash[3] = 0x00 data_to_hash[4] = counter & 0xfe data_to_hash[5] = (counter >> 8) & 0xff data_to_hash[0] = (data_to_hash[0] ^ 0xB1) & 0xff data_to_hash[1] = (data_to_hash[1] ^ 0xA4) & 0xff data_to_hash[2] = (data_to_hash[2] ^ 0xD7) & 0xff data_to_hash[3] = (data_to_hash[3] ^ 0xD6) & 0xff data_to_hash[4] = (data_to_hash[4] ^ 0xB1) & 0xff data_to_hash[5] = (data_to_hash[5] ^ 0xA4) & 0xff data_to_hash[6] = (data_to_hash[6] ^ 0xD7) & 0xff data_to_hash[7] = (data_to_hash[7] ^ 0xD6) & 0xff hash_md5 = hashlib.md5(array.array(‘B’, data_to_hash).tostring()).hexdigest() bytes_array = array.array(‘B’, hash_md5.decode(“hex”))En la segunda parte, el algoritmo itera todos los bytes del “hash” con los cuales construye el nombre del dominio. Pone el límite de 0x7a que corresponde a la ultima letra del alfabeto (z)  y añade un offset 0x 61 (letra a) para solo generar letras. La extensión del dominio esta basada sobre el valor del contador. El DGA distingue 5 casos: la extensión “.org”, “.com”, “.net”, “.info”, o “.biz”. Concatenando el nombre y la extensión, conseguimos el dominio.
//Segunda parte #Generate the name for byte in bytes_array: al = (byte & 0xF) + (byte>>4) + 0x61 if al <= 0x7A: name = “%s%c” % (name, chr(al)) #Generate the extension if (counter % 5 != 0): if (counter & 0x3 != 0): if (counter % 3 == 0): extension = “.org” else: if (counter & 0x1 == 0x1): extension = “.com” else: extension = “.net” else: extension = “.info” else: extension = “.biz” domain = “%s%s” % (name, extension) return domain Ejecutando el script Python, sobre el año 2014 entero, hemos notado que un dominio (epmmxkoszqyown.org) aloja un servidor nginx/1.6.0 activo, pero no pudimos recoger ningún ejecutable. Es la maquina de una victima, es decir sin instrumentación del algoritmo, la victima podría haberse infectado el día 14 de Agosto 2014.

 

Más información:

 

Domain Name Generator for Murofet,

http://blog.threatexpert.com/2010/10/domain-name-generator-for-murofet.html, 2010

 

ZeuS Gets More Sophisticated Using P2P Techniques,

http://www.abuse.ch/?tag=murofet, 2010

 

W32/Murofet-A,

http://www.sophos.com/en-us/threat-center/threat-analyses/viruses-and-spyware/W32~Murofet-A/detailed-analysis.aspx, 2010

 

SHA256 de la muestra analizada  99370d5162c2d9e165892af3bde7c6de8c44ec5945ed0a1ddb6b827b876931d0

 

 

Laurent Delosières

ldelosieres@hispasec.com

*