API Hammering как способ избежать детектирования в песочнице

API Hammering как способ избежать детектирования в песочнице

API Hammering как способ избежать детектирования в песочнице

Исследователи из Palo Alto Networks обнаружили образцы вредоносов Zloader и BazarLoader, использующие необычные способы реализации механизма API Hammering (от hammer — стучать, долбить). Эта техника маскировки позволяет сдержать исполнение вредоносного кода в песочнице за счет многочисленных мусорных вызовов API-функций Windows: пока они обрабатываются, зловред спит, и его намерения неясны.

Чаще всего для выполнения операции сна в контролируемой среде вредоносы, со слов экспертов, используют API-функцию Sleep. Более изощренный способ самозащиты предполагает циклическую отсылку ICMP-пакетов на какой-нибудь IP. Отправка и получение этих бесполезных пингов требуют времени, и запуск вредоносных функций в итоге происходит с задержкой.

Многие песочницы уже умеют выявлять подобные трюки, поэтому вирусописателям приходится искать другие способы, чтобы уберечь свои коды от детектирования во враждебном окружении. Одним из известных и менее распространенных способов антисэндбокса является API Hammering — использование огромного количества бессмысленных обращений к Windows API.

Загрузчик BazarLoader ранее с этой целью вызывал 1550 раз функцию printf. Новая версия, попавшая в поле зрения Palo Alto, использует длинный цикл обращений к произвольным ключам системного реестра (вполне легитимное поведение), который может повторяться произвольное число раз.

Количество итераций и список ключей реестра генерируются по месту. Зловред считывает из папки System32 первый файл подходящего размера, кодирует его, удаляя почти все нулевые байты, и вычисляет для итераций значение на основе сдвига первого нулевого байта в этом файле. Список ключей реестра тоже составляется с помощью закодированного файла — из фрагментов данных фиксированной длины.

Исследователи подчеркивают, что на разных Windows-машинах число итераций маскировочного цикла и создаваемые списки ключей реестра неодинаковы — из-за разницы в версиях ОС, наборах установленных обновлений и содержимого папки System32. Механизм API Hammering встроен в упаковщик BazarLoader и тормозит, таким образом, распаковку полезной нагрузки.

Модульный троян Zloader применяет ту же технику обхода сэндбокса, но вместо длинных повторяющихся циклов использует четыре больших подпрограммы с вложенными вызовами множества мелких процедур. Последние при выполнении обращаются к Windows API (каждая вызывает по четыре функции — GetFileAttributesW, ReadFile, CreateFileW и WriteFile). В сумме количество вводящих в заблуждение вызовов, которые генерирует зловред, превышает 1 млн, при этом его поведение схоже с легитимной программой, выполняющей файловые операции ввода-вывода.

Более 2 млн детей оказались под защитой фильтров Яндекса

Яндекс отчитался о том, как защищал детей в интернете и на городских улицах в 2025 году и первом квартале 2026-го. К концу марта число детских аккаунтов в Яндекс ID превысило 2 млн — на 15% больше, чем годом ранее. Детский аккаунт фильтрует контент в Поиске, Браузере, Яндекс Музыке, Кинопоиске, Яндекс Книгах и на Станциях с Алисой.

Взрослые сайты скрываются, песни с нецензурной лексикой не включаются, а Алиса после распознавания детского голоса автоматически переходит в строгий режим. Родительским контролем пользуются более трети владельцев Яндекс Станций.

Для тех, кто не завёл ребёнку отдельный аккаунт, в Поиске работает «Семейный режим». Только за первый квартал 2026 года его хотя бы раз включили 3,2 млн человек. В 2025-м дополнительная фильтрация появилась и в Шедевруме: сервис скрывает неподходящие изображения и отказывается создавать их по прямому запросу.

Контент проверяют не только алгоритмы, но и живые модераторы. С октября 2025-го по март 2026-го Яндекс Музыка пометила знаком «!» более 78 тыс. треков и выпусков подкастов с нецензурной лексикой или описанием насилия. Случайно включить ребёнку музыкальный словарь портового грузчика стало немного сложнее.

Компания также взялась за цифровую грамотность. Урок Яндекса о нейросетях и безопасности прошли свыше 2,6 млн школьников. В отдельном курсе появились занятия о дипфейках и обмане в онлайн-играх: за 2025 год и первый квартал 2026-го их освоили 58,4 тыс. детей.

За пределами экранов Яндекс Такси вложил 200 млн рублей в детские автокресла и подготовку водителей. Карты и Навигатор отметили более 50 тыс. участков дорог возле школ, где автомобилистам напоминают сбросить скорость.

Все цифры приводит сам Яндекс. Согласно отчёту (PDF), компания строит вокруг детей цифровой забор сразу в нескольких сервисах. Но даже самый умный фильтр пока не отменяет старый добрый разговор с родителями.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru