Тайна неизвестного языка программирования в троянце Duqu раскрыта

Тайна неизвестного языка программирования в троянце Duqu раскрыта

В блоге Securelist появилось сообщение о том, что экспертам "Лаборатории Касперского" удалось разгадать загадку неведомого языка программирования, который они обнаружили ранее в известном троянском коне Duqu. Просьба о содействии в решении этой проблемы нашла широкий отклик среди специалистов, и их подсказки в конце концов навели вирусных аналитиков на верный путь.

Эксперт компании Игорь Суменков пишет, что сообщения о таинственном "фреймворке Duqu" собрали более 200 комментариев и 60 электронных писем - результат, превысивший все ожидания. Наиболее популярными у участников обсуждения были такие варианты, как LISP, Forth, Erlang, Google Go, Delphi, OO C; кроме того, высказывались предположения, что специфика проблемного кода связана с использованием устаревших компиляторов С++ и других языков. Автор отмечает также несколько комментариев и писем, которые оказались наиболее полезны специалистам "Лаборатории Касперского".

"Помощь зала" позволила точно установить, что злоумышленники использовали компилятор из поставки Microsoft Visual Studio. Проведя ряд экспериментов с различными модификациями и настройками, эксперт сумел воспроизвести код функции конструктора и получить из него бинарный код, аналогичный обнаруженному в Duqu. В итоге было сделано заключение, что т.н. "фреймворк Duqu" является результатом компиляции исходного текста на языке С посредством Visual Studio 2008 с параметрами /O1 /Ob1. Автор блог-записи поясняет, что возможны два варианта развития событий: либо при написании кода использовалась объектно ориентированная надстройка С, либо над ним работал программист, применявший соответствующие методы для "чистого" С. Более вероятным эксперту представляется первый вариант, поскольку количество однотипного кода в тексте предполагает наличие препроцессора.

По мнению аналитика, использование объектно ориентированного расширения языка С могло быть продиктовано либо недоверием к компиляторам С++, либо потребностью в широкой переносимости / совместимости. Оба варианта с высокой степенью вероятности указывают на то, что разработка "фреймворка Duqu" велась профессиональными программистами "старой школы", имеющими многолетний опыт работы. Подход, примененный создателями Duqu, задействуется обычно в крупных коммерческих программных проектах, в то время как во вредоносных программах он практически не встречается.

Securelist

Письмо автору

" />

Яндекс выпустил систему контроля безопасности корпоративного ИИ

Yandex B2B Tech выводит на рынок AI-SPM — инструмент для непрерывной оценки защищённости корпоративных ИИ-систем. Решение должно находить опасные настройки, избыточные полномочия и доступ моделей к конфиденциальным данным до того, как этим заинтересуются уже не аудиторы, а атакующие.

О запуске рассказал «Ведомостям» генеральный директор Yandex Cloud Григорий Атрепьев.

По его словам, постоянный автоматизированный контроль становится необходимостью по мере распространения ИИ в корпоративной инфраструктуре.

AI-SPM связывает в единую карту модели, наборы данных, серверы, права доступа и обнаруженные уязвимости. Система проверяет безопасность на разных этапах жизненного цикла ИИ, выявляет риски и предлагает меры защиты.

Например, она может предупредить об угрозе подмены обучающих данных, чрезмерных правах пользователя или возможности добраться до модели через специально подготовленный запрос.

При этом AI-SPM — скорее диспетчер защищённости, чем железный купол. Такие платформы непрерывно обследуют инфраструктуру и объясняют, где администраторы оставили дверь приоткрытой, но сами по себе не блокируют большинство атак. Для фильтрации запросов, предотвращения утечек и защиты от инъекций в промпт нужны отдельные средства.

Мировой рынок решений для защиты ИИ, по приведённой Атрепьевым оценке, вырастет с $2,8 млрд в 2026 году до $4,8 млрд в 2027-м. Российский сегмент пока только формируется: Yandex Cloud оценивает его объём в 1-4 млрд рублей по итогам 2026 года и допускает рост до 11–30 млрд рублей к 2029–2030 годам.

Основными заказчиками подобных продуктов станут банки, промышленные компании, ретейлеры, телеком-операторы, технологический бизнес и госструктуры.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru