RedLine стал основным поставщиком украденных данных на форумы дарквеба

RedLine стал основным поставщиком украденных данных на форумы дарквеба

RedLine стал основным поставщиком украденных данных на форумы дарквеба

Продажа большинства украденных учётных данных распределилась между двумя основными форумами дарквеба, а главным поставщиком скомпрометированных паролей стала вредоносная программа RedLine Stealer. Такую статистику представили специалисты Recorded Future.

Похищающий информацию зловред RedLine впервые попался на глаза экспертам в марте 2020 года. Фактически он представлял собой часть семейства программ, основная цель которых — собрать на компьютере жертвы как можно больше данных, а затем отправить их операторам.

Потом такие данные выставляются на продажу на одной из соответствующих площадок. Продавец создаёт пост, описывает БД, называет свою цену и предоставляет часть базы для ознакомления.

В силу своих функциональных возможностей RedLine может воровать учётные данные из браузеров, FTP-клиентов, почтовых клиентов, мессенджеров и VPN. Помимо этого, вредонос способен извлекать файлы cookie и данные банковских карт, переписки и информацию о криптовалютных кошельках.

Изначально RedLine — разработка программиста, известного под псевдонимом REDGlade. С марта 2020 года зловред продаётся на нескольких форумах в дарквебе. Почти сразу RedLine получил массу положительных отзывов, после чего появились его пиратские версии.

 

Согласно отчёту Insikt Group, подавляющее большинство скомпрометированных учётных данных поставляет на торговые онлайн-площадки исключительно RedLine. В частности, исследователи выделяют два таких форума: Amigos Market и Russian Market. Примечательно, что знаменитый Racoon в таблице экспертов занял лишь четвёртое место.

 

К слову, RedLine также упоминается в опубликованном Google предупреждении. Напомним, что интернет-гигант сообщил о вредоносных программах, похищающих пароли и cookie владельцев каналов на YouTube.

Leek Likho подключила ИИ к атакам на российские организации

Киберпреступная группировка Leek Likho решила, что обычных вредоносных скриптов уже мало, и начала активно подключать ИИ к своим атакам. По данным «Лаборатории Касперского», в 2026 году злоумышленники использовали большие языковые модели для тонкой настройки вредоносных инструментов под конкретные цели — в основном организации из российского госсектора.

Теперь зловреды тоже проходят персонализацию. Исследователи отмечают, что Leek Likho остаётся активной как минимум с 2025 года и постоянно меняет инфраструктуру, методы маскировки и инструменты.

Но сама схема атак остаётся классической: социальная инженерия, многоступенчатая загрузка и использование легитимных сервисов, чтобы не вызывать лишних подозрений.

Главный входной билет — Telegram. Именно через него злоумышленники обычно выходят на жертв. Они рассылают ссылки, которые маскируются под файлообменники или страницы загрузки файлов Telegram. Иногда используют и Dropbox. После перехода жертва скачивает архив с сюрпризом внутри.

В архиве находится LNK-файл с двойным расширением вроде Proekt_prikaza_681_o_pooshchrenii.pdf.lnk. В стандартном интерфейсе Windows он выглядит как обычный PDF-документ — например, приказ о назначении или поощрении. Классика корпоративного жанра: срочно ознакомьтесь.

 

Но после открытия запускается цепочка заражения. Дополнительные вредоносные инструменты маскируются под популярные приложения, например софт для работы с базами данных. Затем данные с устройства собираются и отправляются атакующим через rclone — вполне легитимный инструмент для работы с облачными хранилищами, который хакеры давно полюбили за удобство и низкий уровень подозрений со стороны защиты.

Самое интересное — поведение самих вредоносных скриптов. По данным «Лаборатории Касперского», для каждой цели Leek Likho слегка меняет код, названия файлов и структуру инструментов. Иногда отличаются только номера приказов в названиях документов, иногда — сами сценарии выполнения вредоносных действий. В код могут добавляться бессмысленные операции, которые ничего не делают, кроме одной вещи: мешают детектированию.

Исследователи считают, что именно здесь группировка активно использует ИИ. Большие языковые модели помогают быстро генерировать новые варианты скриптов, менять названия файлов и слегка перестраивать код, чтобы сигнатурная защита и аналитики каждый раз видели чуть-чуть другую атаку.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru