Predator Stealer ontmaskerd: hoe deze malware via Telegram gevoelige data steelt

Stel u voor: een stukje malware dat onopgemerkt op uw systemen rondsluipt, inloggegevens, financiële data en zelfs crypto-wallets buitmaakt, en deze vervolgens stilletjes via een chat-app naar cybercriminelen verstuurt. Dit is geen science fiction – dit is Predator Stealer. Deze informatie-steelende malware werd voor het eerst gesignaleerd in 2018 op ondergrondse hackersfora. Een recente variant, geschreven in .NET, voert gestolen data af via een Telegram-chatbot en maakt gebruik van geavanceerde anti-analysetechnieken. In deze blogpost bespreken we hoe Predator Stealer te werk gaat, welke schade het kan aanrichten en hoe het te detecteren en stoppen is. De doelgroep is IT-managers, want juist zij moeten begrijpen waarom deze malware zo gevaarlijk is én hoe ze hun organisatie ertegen kunnen beschermen.

Anti-analyse: slim ontwijken van beveiliging

Moderne malware als Predator Stealer probeert detectie te omzeilen door slimme anti-analysetrucs. Eén daarvan is het inbouwen van kunstmatige wachttijden via de Sleep-functie om sandboxen te slim af te zijn – de malware stelt zijn eigen uitvoering bewust even uit, in de hoop dat geautomatiseerde scanners hun tijdslimiet bereiken voordat het kwaadaardige gedrag begint. Daarnaast controleert Predator Stealer of het programma wordt gedraaid in een debugger of op een virtuele machine. Als dergelijke analysetools worden gedetecteerd, kan de malware reageren door zich voor te doen als een onschuldig programma, zijn uitvoering direct te beëindigen of zelfs zichzelf van de schijf te verwijderen. Ook speurt de stealer naar actieve processen die veelzeggend zijn voor een sandbox-omgeving of beveiligingssoftware. Al deze technieken maken het lastiger voor beveiligingsonderzoekers en geautomatiseerde systemen om de malware tijdig te herkennen en te analyseren.

Gestolen gegevens: van wachtwoorden tot crypto-wallets

Zodra Predator Stealer actief is, begint het met een digitale rooftocht langs allerlei bronnen op het geïnfecteerde systeem. De malware verzamelt een breed scala aan gevoelige data – praktisch alles wat voor een aanvaller van waarde kan zijn. Denk onder meer aan:

  • Browserdata: Inlognamen en wachtwoorden, cookies, ingevulde formulieren (autofill-gegevens), browsegeschiedenis, opgeslagen creditcardinformatie en zelfs crypto-wallet extensies in Chrome/Edge. Met deze gegevens kunnen aanvallers bijvoorbeeld toegang krijgen tot online accounts of financiële transacties uitvoeren namens het slachtoffer.

  • E-mail en VPN-inloggegevens: Bewaard gebleven accountgegevens van Microsoft Outlook en VPN-clients worden opgezocht. Dit geeft aanvallers de sleutels tot zakelijke e-mailaccounts en mogelijk toegang tot bedrijfsnetwerken.

  • Overige inloggegevens: De malware steelt ook FTP-wachtwoorden (bijv. van FileZilla) en speurt naar login-info voor gaming platforms en chatdiensten als Discord, Telegram (lokaal opgeslagen data) en andere messengers. Zelfs Wi-Fi netwerkprofielen (SSID’s) worden uitgelezen.

  • Cryptocurrency-wallets: Predator Stealer zoekt specifiek naar cryptowallets – zowel referenties naar crypto-dienstverleners als lokale wallet-bestanden. Dit stelt de aanvaller in staat om digitale valuta van het slachtoffer te stelen, een zeer lucratieve buit.

  • Bestanden en klembord: Bestanden in standaardmappen (Desktop, Documenten, Afbeeldingen, Muziek, Video’s) worden geplunderd, evenals de inhoud van het klembord. Alles wat recent gekopieerd is – wachtwoorden, gevoelige tekst, etc. – kan hierdoor uitlekken.

  • Systeeminformatie en screenshots: Predator Stealer verzamelt gegevens over het systeem zelf (zoals openbare IP-adres, geolocatie, internetprovider, draaiende processen, geïnstalleerde programma’s). Ook maakt hij screenshots van het bureaublad om een visueel kijkje te geven in de omgeving van het slachtoffer. Deze informatie kan helpen bij gerichte aanvallen of het omzeilen van beveiliging achteraf.

Zoals bovenstaand blijkt, probeert Predator Stealer alles te pakken wat los en vast zit – van persoonlijke gegevens tot bedrijfskritische informatie. Voor een IT-manager is het schrikbeeld duidelijk: een onbevoegde die met jouw opgeslagen wachtwoorden, klantgegevens en netwerktoegang aan de haal gaat, zonder dat je het doorhebt.

Exfiltratie: via Telegram-bot en gofile.io

Gegevens stelen is één ding, maar de buit veilig bij de aanvaller krijgen is minstens zo belangrijk voor de malware. Predator Stealer doet dit op een innovatieve en ogenschijnlijk onschuldige manier. Eerst pakt hij alle verzamelde bestanden en informatie in één enkel ZIP-archief in, beveiligd met een wachtwoord (zodat nieuwsgierige ogen of sommige beveiligingsscans de inhoud niet makkelijk kunnen controleren). Dit archief wordt vervolgens geüpload naar gofile.io, een gratis file-sharing dienst. Gofile.io geeft een unieke downloadlink terug – in feite ligt de gestolen data nu opgeslagen op een publiek toegankelijke server, klaar om opgehaald te worden.

Vervolgens komt de rol van Telegram om de hoek kijken. Predator Stealer maakt verbinding met een vooraf geconfigureerde Telegram-bot, die fungeert als zijn Command-and-Control kanaal. Via dit kanaal stuurt de malware de zojuist verkregen downloadlink van gofile.io door naar de aanvaller. Voor de buitenwereld lijkt het op gewoon chatverkeer naar Telegram, een dienst die in veel organisaties niet geblokkeerd wordt en daardoor minder argwaan wekt. Maar achter de schermen betekent die chatboodschap dat gigabytes aan vertrouwelijke data klaarstaan voor de cybercrimineel om binnen te halen – buiten het zicht van traditionele beveiligingsmaatregelen.

Het gebruik van Telegram bots voor exfiltratie is slim: Telegram-communicatie is versleuteld, breed toegankelijk en moeilijk te onderscheiden van legitiem verkeer. In combinatie met het gebruik van een publieke bestandsopslag (zoals gofile.io) maakt dit het detecteren van de datadiefstal extra uitdagend. Voor IT-managers onderstreept dit hoe creatief aanvallers tegenwoordig te werk gaan om data uit uw netwerk te smokkelen.

Detectie en preventie

Gelukkig staat de beveiligingswereld niet machteloos tegenover deze geavanceerde dreiging. Platformen zoals dat van Cynet kunnen Predator Stealer detecteren én blokkeren met behulp van meerdere beschermingslagen:

  • Malware op schijf herkennen: Zodra Predator Stealer (of een vergelijkbaar kwaadaardig bestand) op een systeem wordt geplaatst, kan een next-gen antivirusmotor alarm slaan. Cynet’s eigen AV-engine herkent het dropper-bestand als malafide op basis van signatures en gedrag. Dit voorkomt idealiter dat de malware überhaupt wordt uitgevoerd.

  • Threat intelligence check: Zelfs als de malware nog niet expliciet gedetecteerd is door antivirus, gebruikt Cynet realtime dreigingsinformatie van derden. Bekende malwaresamples, IOC’s (Indicators of Compromise) of verdachte eigenschappen van Predator Stealer worden zo geïdentificeerd aan de hand van globale threat intelligence feeds. Met andere woorden: is de hash of communicatiesignatuur van Predator Stealer elders al gesignaleerd, dan slaat het systeem direct alarm.

  • Gedragsdetectie op endpoint: Stel dat Predator Stealer toch draait, dan verraden zijn acties hem. Moderne Endpoint Detection & Response (EDR) kijkt naar ongebruikelijke handelingen. Probeert een proces ineens browserbestanden met wachtwoorden uit te lezen of systeeminformatie te vergaren? Cynet detecteert dergelijke ongeoorloofde bestandsoperaties en markeert het proces als verdacht. Zo’n gedragsgedreven detectie vangt de malware in de act, zelfs als de payload nieuw of onbekend is.

In de praktijk zouden deze mechanismen ervoor zorgen dat Predator Stealer in elke fase kan worden gestopt. In een door Cynet uitgevoerde simulatie liet men de malware bewust zijn volledige gang gaan (alleen detectie, geen blokkering) om te zien welke alarmsignalen dat opleverde. Hieruit bleek dat elk stadium – van het droppen van het bestand tot het verzamelen van data en exfiltratiepoging – door ten minste één beveiligingsmechanisme werd opgemerkt. Met de preventieve modus ingeschakeld zou Predator Stealer dus bij de eerste de beste overtreding geneutraliseerd worden. Voor u als IT-manager betekent dit dat een gelaagde beveiligingsstrategie cruciaal is: combineer traditionele antivirus met gedragsanalyse en threat intelligence, zodat zowel bekende én onbekende dreigingen tijdig worden gestopt.

Conclusie

Predator Stealer is een alarmbel voor iedereen die verantwoordelijk is voor IT-security. Deze malware laat zien hoe geraffineerd cybercriminelen te werk gaan: van anti-sandbox trucs tot het misbruiken van alledaagse diensten als Telegram en gofile.io om data heimelijk weg te sluizen. De impact is potentieel enorm – vertrouwelijke bedrijfsinformatie, klantgegevens, financiële data en wachtwoorden liggen op straat als deze infostealer toeslaat.

Voor IT-managers is de les duidelijk: wees proactief. Zorg voor up-to-date endpointbeveiliging die niet alleen bekende malware-signatures herkent, maar ook vreemd gedrag opmerkt. Monitor uitgaand verkeer op ongebruikelijke patronen, bijvoorbeeld onbekende uploads of ongeautoriseerde communicatie naar diensten als Telegram. En heb een incidentresponsplan klaarstaan voor het geval er toch iets doorheen glipt.

Door alert te blijven en gebruik te maken van moderne beveiligingstools kunnen we malware zoals Predator Stealer een stap voor blijven. Deze nieuwe variant mag dan sluw zijn, maar met de juiste aanpak maken we van de jager uiteindelijk het prooi.

Disclaimer: Deze blogpost is gebaseerd op de analyse “CyOps Analysis: Predator Stealer” van het Cynet-team. Zie de originele blogpost van Cynet voor het volledige Engelstalige rapport en alle details.