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PostHeaderIcon Puerta trasera de Rust en macOS usa shell y Telegram para robar datos


Se ha identificado un nuevo backdoor para macOS desarrollado en el lenguaje Rust que ha alertado a la comunidad de seguridad. Esta amenaza utiliza una shell interactiva oculta y el sistema de Telegram para cargar y robar datos de los usuarios de Apple de manera silenciosa. El malware fue detectado a principios de junio de 2026, después de que una actualización de Apple XProtect marcara como sospechoso un archivo subido a VirusTotal el 22 de mayo.



Un backdoor para macOS basado en Rust, recientemente identificado, ha dado la alarma en toda la comunidad de seguridad, combinando una shell interactiva oculta con subidas de archivos a través de Telegram para robar datos de usuarios de Apple silenciosamente.

Descubierta a principios de junio de 2026, la amenaza surgió cuando una actualización de Apple XProtect marcó un archivo sospechoso subido a VirusTotal el 22 de mayo.

A pesar de haber sido detectado por una regla basada en hash, la muestra permanecía sin ser detectada por la mayoría de los motores de escaneo estático al momento de escribir este texto.

El malware, rastreado como macOS.Gaslight, empaqueta un kit completo de robo de datos en un único binario persistente de Rust.

Roba credenciales del navegador de Chrome, Brave, Firefox y Safari, captura historiales de la terminal, enumera las aplicaciones instaladas y copia el archivo del llavero de inicio de sesión de macOS.

Los archivos recolectados se archivan en un zip y se envían al atacante a través de la función de subida de archivos de Telegram, camuflando la exfiltración dentro de tráfico que parece normal.

Investigadores de SentinelOne señalaron que el implante pertenece, con alta confianza, a un grupo de actividad de macOS vinculado a Corea del Norte.

La regla XProtect de Apple vincula esta muestra a una familia de malware asociada con operaciones de amenazas de la RPDC, y una muestra hermana también es detectada por la regla AIRPIPE de Apple, que SentinelOne vincula con campañas norcoreanas.

Lo que diferencia aún más a esta amenaza es una carga útil integrada de 38 mensajes de sistema fabricados, diseñados para manipular las herramientas de análisis de malware basadas en IA.

Handling the Telegram Bot API error codes (Source - SentinelOne)
Manejo de los códigos de error de la API de Bot de Telegram (Fuente – SentinelOne)

La técnica, conocida como inyección de prompts, se dirige a las herramientas del analista en lugar de al entorno del sandbox. Estos mensajes falsos imitan registros de error que advierten sobre la expiración de tokens y fallos de memoria, presionando a los flujos de triaje de IA para que aborten o sigan de largo el análisis por completo.

El binario está firmado ad hoc y lleva una cadena de identificador distintiva grabada directamente en el archivo.

Según informó SentinelOne en un informe compartido con Cyber Security News (CSN), este malware marca un paso notable hacia adelante en cómo los actores de amenazas diseñan implantes para derrotar los flujos de detección modernos.

El backdoor de Rust para macOS utiliza una shell interactiva y subidas de archivos de Telegram

Una vez que el malware valida su token de bot de Telegram, el atacante obtiene una shell interactiva en vivo en la máquina infectada.

La shell soporta seis comandos, incluyendo la ejecución de código de shell, la finalización de procesos por ID, la subida de archivos y la detención completa del implante. Toda la comunicación fluye a través del bucle de sondeo de la API de Bot de Telegram, que también actúa como un bloqueo de instancia única integrado.

Para reforzar su canal de comunicación, el implante cifra todo el tráfico utilizando AES-GCM y aplica el anclaje de certificados (certificate pinning), lo que hace que sea casi imposible de interceptar mediante el monitoreo de red estándar.

También lee la configuración de proxy del host y enruta el tráfico en consecuencia, para que el malware pueda operar en redes que obliguen a las conexiones salientes a pasar por un proxy. Este diseño hace que el canal sea resistente en entornos empresariales estrictamente gestionados.

El backdoor despliega un módulo de recolección de datos en Python bajo demanda, obteniendo un intérprete Python 3.10.18 independiente de un proyecto de código abierto durante el tiempo de ejecución.

Decoded Python stealer (Source - SentinelOne)
Stealer de Python decodificado (Fuente – SentinelOne)

Esto mantiene el binario central de Rust ligero, mientras permite al atacante ampliar la recolección cuando sea necesario. Los datos robados, que incluyen cookies del navegador y perfiles del sistema, se comprimen en zip y se suben al operador vía Telegram antes de que ocurra cualquier limpieza local.

Tácticas de inyección de prompts y persistencia en hosts infectados

Más allá del robo de datos, macOS.Gaslight introduce una técnica dirigida a los analistas que utilizan herramientas de revisión asistidas por IA.

El implante integra 38 mensajes de sistema falsos formateados para imitar un arnés de triaje de IA, utilizando delimitadores que se asemejan al andamiaje de prompts interno de los modelos de lenguaje extensos. El objetivo es empujar a las herramientas de IA a tratar el contenido hostil como instrucciones confiables en lugar de datos sospechosos.

La persistencia se gestiona a través de un LaunchAgent disfrazado bajo la etiqueta com.apple.system.services.activity, mezclando el implante en el espacio de nombres de servicios de Apple para evitar la detección.

El malware resuelve su ruta de archivo en tiempo de ejecución y la escribe en la configuración del LaunchAgent, asegurando que sobreviva a los reinicios y permanezca activo en las sesiones de usuario.

El token del bot de Telegram está oculto de los registros de tiempo de ejecución mediante una rutina de auto-redacción integrada. Al construir las URLs de Telegram, el implante intercambia el token real por un marcador de posición, impidiendo que los defensores lo recuperen a través de logs o informes de errores.

Los investigadores recomiendan tratar el contenido de muestras sospechosas como entrada adversaria y nunca exponer archivos desconocidos a tuberías de análisis de IA sin controles de sandboxing adecuados primero.

Indicadores de Compromiso (IoCs):-

TipoIndicadorDescripción
Hash SHA-2566328567511d88fdc2ae0939c5ef17b7a63d2a833881900de018a4f12f4982525Muestra principal Mach-O de macOS.Gaslight
Hash SHA-25677b4fd46994992f0e57302cfe76ed23c0d90101381d2b89fc2ddf5c4536e77caMuestra hermana BONZAI (vinculada a RPDC)
Identificador de Archivoendpoint-macos-aarch64-5555494492fc075f441637fb9d894913dde3a2eaIdentificador de firma ad hoc integrado en el binario
Etiqueta de LaunchAgentcom.apple.system.services.activityLaunchAgent de persistencia disfrazado de servicio de Apple
Hash SHA-256baabf249c77bc54c54ab0e66e15af798bd28aa5b4683554456a8b73ab8741239Script stealer de carga útil Python integrado
Hash SHA-256b3c56d689414343589f38394d19ba2fe9a518133281200faa0556ba4e4136394Script instalador de Bash para el entorno de ejecución de Python

Nota: Las direcciones IP y los dominios han sido deshabilitados intencionadamente (ej., [.]) para evitar la resolución accidental o el hipervínculo. Reactívalos solo dentro de plataformas de inteligencia de amenazas controladas como MISP, VirusTotal o tu SIEM.



Fuentes:
https://cybersecuritynews.com/rust-macos-backdoor-uses-interactive-shell/

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