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En la pasada Defcon 23 se liberó una aplicación denominada NetRipper. Esta aplicación es una herramienta de post-explotación que permite interceptar el tráfico de red y, por ejemplo, es capaz de capturar tanto el tráfico en plano y el cifrado. En otras palabras, podremos hookear los navegadores de la máquina y robar las credenciales de Gmail, Facebook, Twitter u Outlook, ya que estamos en un nivel inferior, antes de que el HSTS haga su juego. También podremos extraer cookies de sesión, por lo que si la víctima tiene algún servicio al que se conecta con cookie persistente se podría sustraer.

Metasploit: Cómo hookear con NetRipper los navegadores para robar las contraseñas

La herramienta tiene una versión para Windows con un binario o .EXE, una versión para PowerShell y otra versión en forma de módulo de Metasploit. A mí me llamó la atención tanto el script de PowerShell, ya que se podría utilizar con el Powershell Empire y utilizarlo como script de post-explotación y la versión de Metasploit, ya que junto a una sesión de Meterpreter podríamos hacer grandes cosas. Para este artículo decidí orientarlo hacia el caso de Metasploit.

Instalación de NetRipper en Metasploit

Tal y como se puede leer en el Github de la herramienta, su instalación es básica, simplemente descargar los ficheros, por ejemplo, con un git clone. Después, hay que seguir los pasos que se detallan a continuación:

Figura 2: Instalación de NetRipper en Metasploit

Cómo se puede ver el proceso de instalación o de adición al framework es sencillo. Antes de continuar con el artículo vamos a pararnos a visualizar la siguiente imagen sobre dónde NetRipper se inyecta y cómo funciona.

Figura 3: Esquema de hooking de NetRipper

Se puede consultar más detalles sobre la charla de la Defcon y sobre el funcionamiento de la herramienta en la dirección URL de las diapositivas de Ionut Popescu, autor de la investigación y de la herramienta.

PoC: Hookeando navegadores y obteniendo contraseñas de Gmail o Facebook

La prueba de concepto la comenzamos en el estado en el que el auditor o el atacante ya tienen la sesión de Meterpreter conseguida. Sin perder la sesión ejecutamos el comando background y, posteriormente, cargamos el módulo de netripper con la instrucción use post/windows/gather/netripper. Tal y como se puede ver en la imagen, el módulo ofrece diferentes opciones, a través de sus atributos.

Figura 4: Opciones de NetRipper

Hay varios atributos que tenemos que configurar. El primero, y el requerido sí o sí, es el identificador de sesión. Tenemos que indicar por cual sesión queremos ejecutar el módulo de post-explotación. En esta prueba de concepto utilizaremos la sesión número 1 conseguida previamente para ejecutar el código.

Por otro lado, hay que configurar el atributo PROCESSNAMES, indicando cual es el nombre del proceso al que NetRipper debe hacer el hook. Para este ejemplo, utilizaremos iexplore.exe, para ello ejecutamos set PROCESSNAMES iexplore.exe. Podríamos separar por comas e intentar hacer hooking a más procesos que nos interesasen.

Una vez configurado se puede ejecutar el comando run y el módulo será ejecutado a través de la sesión de Meterpreter. El módulo listará los procesos y se quedará con los procesos que encajen con los valores indicados en el atributo PROCESSNAMES, tal y como se puede ver en la imagen.

Figura 5: Hooking en Internet Explorer

En este instante vemos que tenemos 2 procesos de Internet Explorer hookeados. En la siguiente ruta de la máquina comprometida se comenzará a escribir ficheros de texto con las peticiones HTTP que el navegador envía, justo antes de que se cifren.

Figura 6: Ficheros con peticiones HTTP realizadas

Si echamos un ojo, por ejemplo al fichero que comienza con el PID_iexplore.exe_EncryptMessage.txt podemos ver las peticiones en texto plano. La máquina víctima es un Windows 8.1, se puede ver en la petición a través del User-Agent. La petición POST queda al descubierto con NetRipper y obtenemos el usuario y contraseña.

Figura 7: Fichero con petición HTTP que almacena usuario y contraseña de Google

Es cierto que un KeyLogger podría darnos un resultado similar, y Metasploit también tiene esta posibilidad. Lo que no lograríamos sería la limpieza y todos los datos que obtenemos con NetRipper, ya que como se mencionó anteriormente, quizá solo podamos robar una cookie y eso ya es mucho. Si la víctima visita Facebook y hace login o simplemente tiene una sesión abierta, le podríamos robar la cookie de sesión.

Figura 8: Credenciales de Facebook en sesión HTTP

En la siguiente anterior vemos cómo robar la contraseña de Facebook, lo único que tenemos que hacer es visualizar el fichero indicado anteriormente. Como nota aclaratoria, con Meterpreter podremos descargar los ficheros de texto con esta información que NetRipper genera en la máquina comprometida. El comando que debemos utilizar es download [ruta origen] [ruta destino].

Una PoC de NetRipper para robar cuentas de Facebook en vídeo

En el siguiente vídeo tienes un ejemplo de cómo un Windows 8.1 es vulnerado con Metasploit a través de una versión vulnerable de Easy File Sharing FTP. Una vez que el equipo con Windows 8.1 es controlado con Meterpreter, se utiliza el módulo de post-explotación de NetRipper para hookear Internet Explorer y robar las credenciales de un inicio de sesión en Facebook.

NetRipper es una potente herramienta integrada con el framework de Metasploit, lo cual hace que un proceso complejo o que pueda llevarnos más tiempo en una auditoría podemos realizarlo rápidamente. Interesante herramienta que debemos llevar en la mochila en una auditoría interna.

Autor: Pablo González Pérez (@pablogonzalezpe)
Escritor de los libros "Metasploit para Pentesters", "Ethical Hacking" y “Pentesting con Powershell”

No, no os alarméis que Facebook no se lee vuestros mensajes que enviáis en vuestras conversaciones de WhatsApp, aunque si vigila con quién tienes las conversaciones. Esto se nota porque poco a poco Facebook va haciendo la integración entre los datos que tiene de los usuarios y los datos que de por sí tiene en la red social, con el objetivo de mejorar el funcionamiento de sus sistemas de inteligencia. Y se puede palpa en varios aspectos de la red social, como por ejemplo en la sugerencia de amigos que a día de hoy se hace ya en Facebook para lo que parece más que claro que utiliza también como referencia con quién tienes conversaciones en WhtasApp. Para contaros eso os traigo la historia que me describió un lector (¡gracias Avelino Domínguez!) que le había pasado con WhatsApp y Facebook.

La anécdota comienza con un descuido que alguna vez seguro que os ha sucedido. Consiste en que envíes por error un mensaje de WhatsApp a un número equivocado o antiguo o, en su defecto, que lo recibas. Esto es algo que entra dentro de lo posible cuando estamos hablando de teclear un nuevo número dentro del terminal por primera vez o dar de alta un contacto. En este caso nuestro amigo recibió un mensaje de una desconocida en su WhatsApp, y que, como se puede ver en la imagen, no estaba en su lista de contactos.

Si nos fijamos en la captura de la imagen se puede inferir información de la configuración de WhatsApp de la persona que envía el mensaje, que está lejos de tener configurado WhatsApp a prueba de balas, especialmente en cuanto a las opciones de privacidad de WhatsApp.

Como se puede ver, es posible acceder a la fotografía del remitente del mensaje sin que el destinatario lo tenga en sus contactos, lo que significa que la opción de compartir foto la tiene habilitada para todo el mundo o que la opción de visualizar la foto la tiene solo para sus contactos y ha agregado a nuestro protagonista como contacto - algo probable -.

Por supuesto, nuestro protagonista, como se puede ver en la captura de la Figura 2, no le contestó en ningún momento, pero más tarde, cuando se conectó a Facebook pudo ver que la red social le estaba recomendando como amigo a la misma persona que se había equivocado a la hora de enviar el mensaje. 

Es fácil darse cuenta de que es la misma persona porque, casualidades de la vida, no solo la persona que le envió el mensaje de WhatsApp tenía configuradas sus opciones de privacidad para que le mostrara su foto de perfil, sino que además había utilizado la misma foto en su perfil de Facebook.

Pues según cuenta nuestro amigo, parece evidente que mediante los datos de WhatsApp. Sabía que había una conversación en WhatsApp así que posiblemente se conocían por que buscaría su conexión de usuarios a nivel de Facebook y el motor descubrió que los usuarios de Facebook no eran amigos, así que se lo recomendó.  La pregunta es, ¿cómo conectó los usuarios de WhtasApp - números de teléfono -, con los usuarios de Facebook? Las respuestas pueden ser dos distintas, y probablemente Facebook utiliza las dos aproximaciones.

Como ya hemos visto en varios artículos, tu puedes asociar tu número de teléfono en tu cuenta de Facebook para tener un segundo factor de autenticación o para hacer uso de Facebook Messenger, esto, como vimos, puede utilizarse para desenmascarar cuentas de Facebook o para hacer una base de datos inversa de números de teléfono asociados a cuentas de Facebook. Esto le permite a Facebook tener la relación Facebook User -> Número de Teléfono.

Este es el caso del protagonista de esta historia, que tiene el número de teléfono asociado a su cuenta de Facebook, así que el 50% de la conexión ya la tiene hecha el motor de inteligencia de la red social.

Facebook es una platform App, es decir, es de las que más permisos requiere en el mundo de los dispositivos móviles. Esta es la lista de permisos que pide en Android, vista en nuestra plataforma Tacyt. Con estos permisos puede extraer información del dispositivo suficiente como para identificar un mismo dispositivo desde la app de WhatsApp y desde la app de Facebook, con lo que si el usuario tiene de Facebook tiene la app del móvil instalada en el mismo móvil desde el que usa WhatsApp puede tener la base de datos del cliente con la relación Número de Teléfono  -> ID Device o número de Telefónono -> Facebook User.

Figura 6: Permisos de Facebook en Android

Entre los permisos, se puede ver que tiene acceso a GET_ACCOUNTS, que puede permitirle acceder a las cuentas configuradas - incluso sacar el número de teléfono de otras apps que lo hayan usado como identificador - y READ_PHONE_STATE, que también puede ser utilizado para obtener ese número de teléfono.

Figura 7: PoC de acceso a número de teléfono con permiso READ_PHONE_STATE

Una vez que Facebook tiene asociado el número de teléfono en las dos cuentas en su base de datos de usuarios de Facebook y descubre que hay un mensaje - cifrado o no extremo a extremo - sabe que hay una conexión, así que aunque no "espíe" tus mensajes al estilo que la gente entiende que es espiar los mensajes de WhtasApp, pero sí que "espía" con quién tienes conversaciones. Hay que tener cuidado, porque esto abre muchas posibilidades para el doxing, sobre todo si resulta que utilizas tu número de teléfono en anuncios de contactos para adultos en los que preferirías cierto anonimato, ya que con dar tu número de teléfono a alguien o que alguien lo conozca, existen posibilidades de que Facebook le ofrezca tu perfil en la red social, así que configura bien la privacidad y seguridad de tu cuenta de Facebook. Y para completar esta noticia, lee esta otra que explica cómo evitar que Facebook oiga tus conversaciones delante de tu smartphone... que ahora lo hace.

Saludos Malignos!

Las técnicas de WebBrowsing Fingerprinting se han especializado durante mucho tiempo en realizar trucos de todo tipo para poder saber quién está delante de la web sin necesidad de que el usuario se lo diga. Desde el uso de las supercookies de todo tipo - hasta de Batería -, pasando por las técnicas de Perfect Pixel hasta averiguar la ubicación de una persona por los archivos que tiene cargados en la caché por haber visitado una web en una localización específica usando una técnica de Time-Based Web History Disclosure. Hoy os quiero contar un caso publicado por el investigador Tom Van Goethem (@tomvangoethem) que tiene que ver con cómo robar tu edad, tu sexo y tu idioma de Facebook por medio de un side-chanel.

Figura 1: Cómo una web sabe tu edad, idioma y sexo robando los datos de Facebook

Aunque lo voy a centrar en el caso de Facebook, este tipo de técnicas, como él explica en su trabajo de investigación disponible en el artículo "Request and Conquer: Exposing Cross-Origin Resource Size" y en la presentación que ha dado recientemente en OWASP AppSec EU, puede aplicarse a otras redes sociales como Twitter o Linkedin que permiten restringir contenido también en función de los parámetros de la persona que está visitando la red social. Vamos por partes para entender el robo de datos.

Browser-Based Timing Attacks

La técnica de robo de datos de las redes sociales remotamente se basa en utilizar una de mis técnicas favoritas para extraer información a ciegas por un side-chanel: El tiempo. Como sabéis, los side-chanels son canales paralelos que, dependiendo de la información a la que se ha accedido, permiten saber si se ha tenido éxito en una acción o no, o conocer más detalles de la información que hay detrás, como en este caso, el tamaño de las respuestas. Por ejemplo, en el caso de los ataques de Time-Based XSPA (Cross-Site Port Attack) en WordPress o Time-Based XSPA en DBKISS se utiliza el tiempo de respuesta para saber si una web tiene un determinado puerto abierto o cerrado. No se necesita tener ningún mensaje de error distinto cuando el puerto está abierto o cerrado y, simplemente con medir el tiempo de respuesta, se puede saber cómo se comportó el servidor que se intentó escanear y cuál es el estado de ese puerto.

Este tipo de ataques basados en el tiempo como side-chanel han sido y son muy populares junto a las técnicas de SQL Injection, como son los ataques de Time-Based Blind SQL Injection using Heavy Queries u otros entornos criptográficos como el caso de Lucky13 o el bug del artículo de ayer que permite enumerar usuarios en un servidor Linux usando un Time-Based info leak en OpenSSH que se produce enviando una contraseña de gran tamaño que se hashea solo cuando el usuario existe.

Figura 2: Ataque clásico. Se descarga el archivo y se mide el tiempo de respuesta para inferir el tamaño (si tiene acceso y se obtiene el recurso completo o si no lo tiene y se obtiene un error)

En este caso, el investigador proponer calcular el tamaño de un recurso descargado desde una web remota usando dos trucos distintos en el navegador. Ambos se producen en dos acciones que se ejecutan en el navegador una vez que se descarga el recurso y que por tanto eliminan cualquier problema que tenga que ver con la latencia de red, la compresión de los ficheros en el servidor, el uso de servidores de caché de red, etcétera. Es decir, el recurso se descarga, se procesa por un algoritmo en el navegador y dependiendo de si el tamaño el mayor o menor, el tiempo que tardará dicho algoritmo será diferente. Midiendo ese tiempo de procesado se puede inferir el tamaño del recurso descargado.

Figura 3: Cache-Storing: Medición del tiempo de almacenamiento y acceso en caché

Los algoritmos que propone el investigador Tom Van Goethem se basan en medir el tiempo de almacenamiento y lectura de la caché por un lado, y por otro en convertir el recurso en un vídeo con una función de Video Parsing.

Figura 4: Video-Parsing. Se mide el tiempo de conversión del recurso

Con estos algoritmos, dados dos recursos de dos tamaños que difieren entre sí en un número de Kilobytes, con un número determinado de mediciones se podría determinar si el navegador ha descargado el recurso de mayor tamaño o el recurso de menor tamaño. ¿Cuántas mediciones y cuanto tiempo? Pues depende de los tamaños de los recursos.

Figura 5: Tiempo que se tarda en averiguar si es el fichero grande o pequeño en función de la diferencia en tamaño que hay entre ambos.

En la tabla se puede ver cómo usando una combinación de los dos algoritmos, es decir, procesando el recurso en local con el algoritmo de Cache Storing y de Video Parsing, con a partir de diferencias de más de 20 kB en un par de segundos se puede saber si se ha descargado el que tiene 20 kB menos o el que tiene 20 kB más.

Robar tu edad, sexo e idioma a Facebook

Dicho esto, el siguiente paso es averiguar tu edad cuando visitas una web. Para ello se basa robar tu edad de Facebook aprovechando dos cosas:

a) que los usuarios suelen estar logados en Facebook cuando navegan por la web
b) que en Facebook se pueden generar posts restringidos por idioma, edad y sexo del que visita la red social.

Así, un atacante podría crear posts en Facebook con un tamaño que difiera en más de 20 o 30 kB con el tamaño de la respuesta que da Facebook cuando no se pueda acceder a ese recurso (porque no se cumplen las restricciones) y forzar a una web a intentar cargar esos artículos.

Figura 6: Limitar la visibilidad de un post en Facebook

Con un pequeño código en el navegador se podría saber qué post es el que Facebook ha permitido visitar y por lo tanto qué edad tiene la persona que está visitando la web.

Figura 7: Esquema del ataque completo.

Esto se puede hacer de igual forma, como he dejado publicado al principio, en otras redes sociales como Twitter o Linkedin que también permiten publicar artículos con restricciones lo que permitiría a cualquier página web robarte los datos usando estos trucos.

Figura 8: Descubrimiento de edad con carga de posts de Facebook

El resultado es lo que veis arriba, que una web sería capaz de inferir exactamente tu edad haciendo estas mediciones. Aquí tenéis el vídeo de la conferencia en AppSec Eu donde se explica todo esto y se pueden ver las demos en real.

Figura 9: Tom Van Goethem en AppSec Eu 2016

Y por si os interesa, aquí están las respuestas de Facebook y Linkedin cuando se les informó de esta posibilidad de robar los datos de esta forma. No hay mucho cambio que se espere al respecto.

Figura 10: Respuestas de Facebook y Linkedin

Como podéis ver, navegar por páginas webs y tener las sesiones abiertas de vuestras redes sociales no parece que sea la mejor idea, así que navega en privado y sin tener las sesiones abiertas.

Saludos Malignos!

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