11月5日，云安全公司Zscaler观察到，DanaBot恶意软件通过两次较大型的供应链攻击重出江湖，还通过DDoS攻击了一个俄语论坛。

2018年5月，SaaS公司Proofpoint首次在恶意软件即服务平台（malware-as-a-service）affiliates上发现了DanaBot。攻击者负责提供 C&C 面板、维护 C&C 基础设施并且提供客户服务支持，其他攻击者可以购买恶意软件和平台的访问权限。已购买的攻击者可以自由分发和使用该恶意软件，主要是为了窃取凭据进行银行欺诈。

一直以来，DanaBot都是一个活跃的银行木马。尽管DanaBot在2020年年底进行了重大升级更新，但总体来说一直保持相对低调。

2021年10月22日供应链攻击

美国网络安全和基础设施安全局（CISA）发出警告，NPM上名为UAParser.js的JavaScript包在2021年10月22日被污染，用于分发挖矿程序和DanaBot。

UAParser.js是一个用于检测浏览器、渲染引擎、操作系统、CPU和设备类型的JavaScript库。根据NPM的统计数据，每周有超过700万次下载。

本次攻击通过https://citationsherbe.at/sdd.dll下载DanaBot。

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• Loader下载的组件哈希为77ff83cc49d6c1b71c474a17eeaefad0f0a71df0a938190bf9a9a7e22531c292

组件的主要配置如下所示：

该恶意软件还配置了TOR节点（bjij7tqwaipwbeig5ubq4xjb6fy7s3lknhkjojo4vdngmqm6namdczad.onion）作为备用的C&C服务器。

该样本的affiliate ID为40，这是DanaBot的新成员。进行供应链攻击时，攻击者仅将恶意软件的凭据窃取组件启用，而其他组件尚未激活。

尽管攻击者的意图目前并不清楚，但有可能是想在获取访问凭据后出售给勒索软件的团伙。

2021年11月4日供应链攻击

就在前几天，又发现了另一个名为COA的NPM软件包被污染并用来传播DanaBot，该软件包用于解析命令行参数。根据NPM的统计数据，每周有接近900万次下载。

该攻击发生于2021年11月4日，与对UAParser.js的污染攻击相同，都是由affiliate ID为40的DanaBot的新成员发起的。

本次攻击通过https://pastorcryptograph.at/3/sdd.dll下载DanaBot。

Loader的哈希为

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Loader下载的组件哈希为e7c9951f26973c3915ffadced059e629390c2bb55b247e2a1a95effbd7d29204

与10月的攻击行动类似，攻击者也只启用了凭据窃取组件。

DDoS攻击俄语论坛

affiliate ID为40的DanaBot的新成员已经有一段时间没有变更过组件配置了。2021年10月20日，该攻击者向受害者下发了新的组件：（8b64b8bfd9e36cc40c273deccd4301a6c2ab44df03b976530c1bc517d7220bce）

新的组件由Delphi编写，可以对硬编码的地址发起基于HTTP的DDoS攻击，如下所示：

攻击对象是俄语电子产品交流论坛，从User-Agent和单一的功能来看，有可能是为了解决个人恩怨，而非攻击者的技战术的重大变更。

结论

尽管DanaBot的活跃度有所下降，但近期的这两次供应链攻击表明业界仍然不能忽视这个威胁。

IOC

185.158.250.216:443
194.76.225.46:443
45.11.180.153:443
194.76.225.61:443
185.117.90.36:443
193.42.36.59:443
193.56.146.53:443
185.106.123.228:443
192.119.110.73:443
192.236.147.159:443
192.210.222.88:443
https://citationsherbe.at/sdd.dll
https://pastorcryptograph.at/3/sdd.dll
bjij7tqwaipwbeig5ubq4xjb6fy7s3lknhkjojo4vdngmqm6namdczad.onion
gcwr4vcf72vpcrgevcziwb7axooa3n47l57dsiwxvzvcdlt7exsvk5yd.onion
2a3acdcd76575762b18c18c644a745125f55ce121f742d2aad962521bc7f25fd
77ff83cc49d6c1b71c474a17eeaefad0f0a71df0a938190bf9a9a7e22531c292
26451f7f6fe297adf6738295b1dcc70f7678434ef21d8b6aad5ec00beb8a72cf
e7c9951f26973c3915ffadced059e629390c2bb55b247e2a1a95effbd7d29204
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参考来源

Zscaler