Лишний пробел помог экспертам идентифицировать серверы злоумышленников

Лишний пробел помог экспертам идентифицировать серверы злоумышленников

Лишний пробел помог экспертам идентифицировать серверы злоумышленников

Посторонний пробел в HTTP-ответах, отправляемых веб-серверами, которые находятся под контролем киберпреступников, последние полтора года позволял исследователям Fox-IT достаточно легко идентифицировать эти вредоносные серверы.

А причиной этому стал факт использования злоумышленниками коммерческого инструмента Cobalt Strike, который предназначен для пентестов (тестирования на проникновение).

Одна из задач, которая реализуется за счет использования Cobalt Strike, — осуществление таргетированных атак. Используемая киберпреступниками версия содержала нетипичный лишний пробел, который можно было наблюдать в ответах сервера.

«По иронии судьбы Cobalt Strike, предназначенный изначально для симуляции действий киберпреступников, был взят на вооружение самими киберпреступниками. Среди использующих этот фреймворк злоумышленников можно выделить следующие группы: Navigator/FIN7, APT29», — пишут исследователи Fox-IT.

Вся суть исследования Fox-IT заключалась в изучении коммуникации вредоносного пейлоада с командным сервером C&C. Эксперты отметили наличие лишнего пробела в ответах командных центров. Это позволило «маркировать» все серверы, принадлежащие атакующим.

Однако с января 2019 года ситуация осложнилась выходом новой версии Cobalt Strike (v3.1.3). В ней разработчики избавились от этого бага.

Более трех четвертей россиян не отличают нейросетевой контент от реального

Согласно исследованию агентств Spektr и СКОТЧ, 77% участников не смогли отличить изображения, созданные нейросетями, от реальных фотографий. В опросе приняли участие около 1000 человек. Респондентам в случайном порядке показывали пять изображений, из которых четыре были сгенерированы ИИ, а одно — подлинное.

Результаты исследования приводит РБК. Корректно определить сгенерированные изображения смогли лишь 23% опрошенных.

При этом в более молодых возрастных группах показатели оказались выше. Среди респондентов до 30 лет правильный ответ дали 30%, в группе 31–44 года — 25%.

В числе признаков «настоящего» фото участники называли убедительные детали, реалистичные свет и тени, а также естественную улыбку человека в кадре. Например, изображение с улыбающимся мужчиной чаще других считали реальным участники в возрасте 45–60 лет — 28% из них выбрали именно этот вариант.

Примечательно, что доля тех, кто ошибается при определении ИИ-контента, растёт. Согласно результатам исследования MWS, опубликованным летом 2025 года, правильно распознать сгенерированные изображения смогли более трети респондентов.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru