BlackHole exploit kit и псевдослучайная генерация доменных имён

BlackHole exploit kit и псевдослучайная генерация доменных имён

 Специалистам компании Sophos удалось "разгадать" схему работы одного из скриптов, используемых в наборе эксплойтов BlackHole для перенаправления траффика на сайты, контролируемые злоумышленниками. По словам представителей Sophos, уникальность данного скрипта в том, что он способен атаковать большое количество сайтов одновременно, а после внедрения в JavaScript сайта, генерирует случайную строку, содержимое которой затем добавляется к доменному имени сайта.

Исследования показали, что встроенный скрипт обфусцируется, внедряясь в легитимные библиотеки JavaScript, установленные на инфицируемых сайтах. Также в ходе исследований обнаружилось, что одной из причин заражения может стать уязвимость в программном обеспечении для администрирования серверов. В частности, сообщается, что уязвимость, ставшая причиной заражения, найдена в программном пакете Plesk.

 

Проведя деобфускацию заражённого JavaScript(а) (простейший процесс, выполняемый стандартными методами), специалисты Sophos обнаружили, что для перенаправления используется iframe-редирект. Однако их особенно заинтересовал тот факт, что для генерации случайной строки используется простейший алгоритм с привязкой к дате.

 

Вредоносный скрипт генерирует случайную строку с привязкой к текущей дате, изменяя её каждые 12 часов.

 Тэг <iframe>, добавляемый вредоносным скриптом на страницу заражённого сайта, перенаправляет браузер пользователя, попавшего на такой сайт, на TDS сервер, контролируемый злоумышленниками. Ранее скрипт часто генерировал случайную строку, содержащую запись вида: 'Runforestrun'.

 

Новейшие модификации скрипта генерируют псевдослучайные строки разного цвета и с различным текстовым наполнением. К тому же замечено, что они научились использовать динамические системы доменных имен (приём который Blackhole применяет весьма активно).

 

Попадая на заражённый сайт, пользователь перенаправляется на сайт контролируемый злоумышленниками, где с помощью обычных эксплойтов, использующих уязвимости Java, Flash PDF и т.д., и происходит заражение компьютера.

 

Эксперты Sophos отметили ещё одну особенность описываемого вредоносного скрипта: Как показали исследования, компьютеры пользователей, попадающих на заражённый сайт, поражают абсолютно разные вредоносные програмы, начиная с бэкдоров и троянцев семейства Trojan-Spy.Win32.Zbot и заканчивая программами требующими выкуп (программа блокирует инфицированный комьютер и выдаёт сообщения с требованием заплатить злоумышленникам за его разблокировку).

По словам представителей Sophos, впервые вышеописанный вредоносный скрипт был обнаружен в начале июня текущего года, в ходе анализа интернет сайтов инфицированных вредоносной программой Mal/Iframe-AF.

 

97% компаний в России внедряют ИИ, но 54% не видят его ценности

UserGate изучила, как российские компании внедряют инструменты на базе ИИ и что мешает делать это быстрее. Опрос прошёл в январе 2026 года, в нём участвовали 335 топ-менеджеров компаний с выручкой от 100 млн рублей в год. Картина получилась довольно показательная: 97% компаний уже используют ИИ, тестируют его в пилотах или собираются внедрять в ближайшее время.

То есть искусственный интеллект из разряда «модного тренда» окончательно перешёл в категорию рабочих инструментов.

Чаще всего ИИ применяют для вполне прикладных задач. На первом месте — генерация отчётов и аналитики (42%). Далее идут оптимизация сетевой инфраструктуры (38%), анализ больших массивов логов (37%), ускорение расследований инцидентов (35%) и повышение эффективности Help Desk (32%).

Иными словами, бизнес в первую очередь использует ИИ там, где он помогает сэкономить время и ресурсы или усилить функции безопасности.

Интересно, что приоритеты зависят от масштаба компании. В корпоративном сегменте более 60% респондентов указали анализ больших логов как ключевое направление — что логично при объёмах данных в крупных ИТ-ландшафтах. В среднем бизнесе на первый план выходит оптимизация сетевой инфраструктуры (45%).

При этом 7% компаний пока вообще не рассматривают внедрение ИИ. Главные причины — неясная ценность технологии (54%) и неопределённость рисков (38%). Также среди барьеров называют отсутствие чёткого распределения ответственности (29%), ограниченные бюджеты (29%) и нехватку экспертизы (17%). По сути, речь идёт не столько о скепсисе, сколько о нехватке понимания, как именно внедрять ИИ и как управлять связанными с ним рисками.

Отдельно респондентов спросили, какие технологии окажут наибольшее влияние на кибербезопасность в ближайшие 12 месяцев. Лидером стали ИИ и машинное обучение — их назвали около половины представителей коммерческого и государственного сегментов. Даже те компании, которые пока осторожничают с практическим внедрением, всё равно рассматривают машинное обучение как ключевой фактор трансформации ИБ в среднесрочной перспективе.

Как отмечает руководитель отдела стратегической аналитики UserGate Юлия Косова, бизнес уже активно использует ИИ в операционных и защитных сценариях, но ожидания рынка зачастую опережают текущую практику. Дальнейший эффект, по её словам, будет зависеть от зрелости процессов, качества данных и способности управлять рисками.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru