Новый билдер Quantum помогает атакующим создавать вредоносные LNK-файлы

Новый билдер Quantum помогает атакующим создавать вредоносные LNK-файлы

Новый билдер Quantum помогает атакующим создавать вредоносные LNK-файлы

Исследователи из Cyble обратили внимание на новый инструмент, помогающий киберпреступникам создавать вредоносные файлы-ярлыки в формате .LNK. Далее эти ярлыки используются для доставки пейлоадов на начальных этапах кибератаки.

Все уже давно знают, что LNK-файлы могут содержать вредоносный код, использующий для загрузки легитимные инструменты Windows (по-другому — LOLBins) вроде PowerShell или MSHTA.

Ряд киберпреступников любит использовать ярлыки, особенно это касается фишинговых кампаний. Например, с помощью LNK-файлов распространялись в своё время EmotetBumblebee, Qbot и IcedID.

Специалисты компании Cyble наткнулись на новый инструмент-билдер, позволяющий злоумышленникам создавать вредоносные LNK-файлы. Билдер получил имя Quantum, авторы оснастили его графическим интерфейсом и набором полезных для создания файлов функций.

Так, Quantum позволяет выбрать иконку файла из 300 вариантов и установить любое расширение по вкусу пользователя. Месяц использования обойдётся в 189 евро, два месяца — 899 евро, а «пожизненная лицензия» будет стоить 1500 евро.

 

Кроме того, Quantum позволяет обходить контроль учётных записей (UAC) и Windows Smartscreen, а также загружать сразу несколько пейлоадов в LNK-файл. Злоумышленник может также настроить маскировку в системе и установить выполнение с загрузкой компьютера или отложенный запуск.

 

Более того, авторы билдера даже утверждают, что Quantum создаёт файлы, которые «на 100% не детектируется антивирусными программами» и самой операционной системой. Анализ специалистов Cyble показал, что Quantum может быть связан с известной киберпреступной группировкой Lazarus.

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