43万台防火墙被集体“窃听”,1.1亿账号密码遭洗劫!FortiGate用户紧急自查

admin 2026-06-26 06:52:19 网络安全文章 来源:ZONE.CI 全球网 0 阅读模式

文章总结: FortiBleed攻击活动利用FortiGate防火墙漏洞,将43万台设备变为窃听工具,窃取1.1亿条凭证。攻击链含五步工业化流程,使用定制化Golang程序监控24种协议,主要针对中小企业。防御建议包括轮换凭证、启用多因素认证、排查日志及强化检测能力。 综合评分: 85 文章分类: 漏洞预警,威胁情报,网络安全,解决方案,应急响应


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43万台防火墙被集体“窃听”,1.1亿账号密码遭洗劫!FortiGate用户紧急自查

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2026年6月24日 18:09 上海

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一场隐秘而凶猛的大规模凭证窃取行动,正在全球范围内撕开企业网络的安全边界。

被命名为 FortiBleed 的攻击活动,已经悄无声息地攻陷了超过43万台 FortiGate 防火墙,直接从实时网络流量中截获了超过1.1亿条用户名、密码和密码哈希。这场行动至少自2026年2月起持续至今,但直到安全研究员 Volodymyr “Bob” Diachenko 在 IP 地址 85.11.187.8:9999 上发现一个暴露的目录,整条罪恶链条才首次浮出水面。

这不是一次简单的漏洞利用,而是一套高度工业化、持续运转的“凭证收割流水线”。攻击者将原本守护企业边界的 FortiGate 设备,变成了自己的隐蔽监听哨。

把防火墙变成窃听器

每一台 FortiGate 防火墙都部署在网络的最前沿,天然地“看见”所有进出流量。攻击者正是瞄准了这一独特的拓扑优势,直接滥用 FortiOS 系统内置的诊断命令 diagnose sniffer packet,在实时流量中截获认证信息,整个过程不触发任何边界告警。

更值得警惕的是,攻击者使用的核心工具是一个名为 FortiGateSniffer 的定制化 Golang 程序。它能同时监控24 种网络协议,精准解析出各类认证数据。这相当于把一套合法的管理员排障工具,变成了深藏于流量之中的“吸尘器”。据 SOCRadar 威胁研究团队分析,该攻击流程的部分环节甚至引入了 AI 驱动的自主渗透测试代理,自动化程度明显跃升了一个台阶。

超43万台设备沦陷,中小企业是重灾区

SOCRadar 的遥测数据显示,截至目前已有 80,553 台 FortiGate 设备和 23,406 个独立域名被牵连,仍有超过 **1.9万台** 防火墙上的嗅探活动处于活跃状态。

受害者画像极具特征:

  • 约 66% 的受害企业员工人数不足 200 人;

  • 89.5% 的企业年营收低于 1 亿美元。

这揭示出一个残酷的现实——攻击者瞄准的并非只有巨头,而恰恰是那些有能力采购 FortiGate 设备,却未必有足够安全团队来发现隐蔽嗅探的中小企业。受害范围覆盖美国、印度以及东南亚多国,其中印度(11.4%)和美国(10.1%)在受影响域名中占比最高,南亚与东南亚合计约占 27%。

一套完整的“五步工业化”攻击链

SOCRadar 研究员将 FortiBleed 梳理为一条清晰的五阶段攻击链:

  1. 凭证收集与侦察

利用已泄露的凭证、定制字典和互联网扫描工具,大规模识别暴露在公网的 FortiGate 设备。

  1. 初始访问

自动化工具将发现的主机与凭证逐一配对,同时瞄准 FortiGate、Synology 和 MSSQL 等服务进行登录尝试。

  1. 流量收割

一旦获取 SSH 权限,即植入 FortiGateSniffer,捕捉流量中的用户名、明文密码和 NTLM 等哈希值。

  1. 凭证变现

被盗的哈希会送入分布式 GPU 破解集群(基于 Hashtopolis 管理)进行高速破解,随后用于活动目录枚举、权限提升和横向移动。

  1. 数据窃取与持久化

通过 SMB/DFS 共享窃取文件,并重放捕获到的 Web Cookie 劫持已认证会话,保持长期驻留。

其背后的基础设施还包括一个定制的 Telegram 机器人,用于回传和下发指令,足见其运作规模已近乎“企业化”。

幕后黑手和紧急防御

对防御者而言,当务之急是立即执行以下动作:

  • 立即轮换所有与 FortiGate 相关的 VPN 及管理员凭证;

  • 强制启用多因素认证,并将管理界面从互联网直接暴露中撤下;

  • 排查日志中是否存在 FortiBleed 相关基础设施标记、FortiGateSniffer 工具痕迹,以及异常的 RADIUS/NTLM/Kerberos 行为;

  • 强化对网关层网络嗅探和大规模凭证窃取行为的检测能力。

资讯来源:

SOCRadar Threat Research Unit

Security researcher Volodymyr “Bob” Diachenko’s initial discovery

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