Kaspersky обнаружила еще одного шифровальщика на Rust — Luna

Kaspersky обнаружила еще одного шифровальщика на Rust — Luna

Kaspersky обнаружила еще одного шифровальщика на Rust — Luna

Аналитики из «Лаборатории Касперского» рассказали о двух вымогателях, появившихся в этом году, — Black Basta и Luna. Оба примечательны тем, что способны работать на разных платформах: Windows, Linux, серверах VMware ESXi.

Объявившийся в феврале шифровальщик Black Basta, на счету которого уже более 40 жертв, нашим читателям знаком. Остановимся на описании более юного Luna, который, подобно BlackCat/ALPHV и Hive, написан на Rust.

Проведенный в Kaspersky анализ показал, что сложностью Luna не отличается: по команде шифрует данные на всех дисках или выборочно — файл test.txt в директории C:/test/ либо все содержимое этой папки. Вместе с тем вредонос использует нетипичную схему шифрования — связку алгоритмов AES и Диффи-Хеллмана для эллиптических кривых (X25519).

В найденном в даркнете объявлении говорилось, что новая вымогательская группировка работает только с русскоязычными партнёрами. Это утверждение и ошибки в записке на английском языке с требованием выкупа навели исследователей на мысль, что авторы Luna — русскоязычные вирусописатели.

Обе разобранные в Kaspersky новинки подтвердили наметившийся тренд в сообществе вымогателей: создание мультиплатформенных зловредов с особым акцентом на VMware ESXi. Внедрение подобного вредоноса на сервер ESXi позволяет зашифровать все виртуальные машины в корпоративной сети, притом с помощью одной-единственной команды. Поддержка VMware ESXi была реализована в Black Basta, RedAlert, BlackCat, Cheers, AvosLocker, RansomEXX, Conti, REvil.

«Мы видим всё больше групп, которые используют кросс-платформенные языки для написания вымогательского ПО, — комментирует эксперт «Лаборатории Касперского» Дмитрий Галов. — Это позволяет им развёртывать свои зловреды в разных операционных системах. Число атак на виртуальные машины ESXi стремительно растёт, и мы ожидаем, что всё большее количество кибергрупп будут использовать эту стратегию».

Для защиты бизнеса от атак шифровальщиков Kaspersky советует принять следующие меры:

  • заблокировать доступ к службам удалённого рабочего стола (RDP) из общественных сетей, усилить пароли для этих сервисов;
  • сфокусировать стратегию защиты на выявлении перемещений по сети и аномалий в исходящем трафике;
  • обзавестись комплексным решением для защиты всей инфраструктуры от кибератак любой сложности, таким как XDR;
  • наладить обучение сотрудников правилам кибербезопасности;
  • предоставить специалистам SOC-центра доступ к самым свежим данным об угрозах (платформы и порталы Threat Intelligence сейчас есть у многих ИБ-компаний, в том числе у «Лаборатории Касперского»).

ИИ в браузере может сливать ваши данные и принимать опасные решения за вас

Браузерные ИИ-агенты, которые обещают «сделать всё за пользователя» — от бронирования отелей до онлайн-покупок, — могут оказаться куда менее безопасными, чем кажется. К такому выводу пришли авторы нового исследования, посвящённого рискам конфиденциальности.

Исследователи изучили (PDF) восемь решений, которые активно развивались или обновлялись в 2025 году.

В выборку вошли ChatGPT Agent, Google Project Mariner, Amazon Nova Act, Perplexity Comet, Browserbase Director, Browser Use, Claude Computer Use и Claude for Chrome. Итог получился тревожным: в каждом из продуктов нашли как минимум одну уязвимость, а всего зафиксировали 30 проблем.

Одна из ключевых претензий — архитектура таких агентов. В большинстве случаев языковая модель работает не на устройстве пользователя, а на серверах разработчика. Это означает, что данные о состоянии браузера, поисковых запросах и содержимом страниц передаются третьей стороне. Формально провайдеры обещают ограничения на использование этих данных, но на практике пользователю остаётся лишь доверять политике сервиса.

Дополнительный риск — устаревшие браузеры. В одном случае агент использовал версию браузера, отстававшую на 16 крупных релизов, с уже известными уязвимостями. Такой софт может быть легко атакован через вредоносный сайт.

 

Ещё одна проблема — отношение агентов к опасным сайтам. Многие из них игнорируют стандартные браузерные предупреждения. В ходе тестов шесть из восьми агентов никак не сообщили пользователю, что открытая страница входит в списки фишинговых ресурсов. В результате ИИ может спокойно продолжать «выполнять задачу» — вплоть до ввода логинов и паролей на поддельных страницах.

Нашлись и проблемы с TLS-сертификатами: некоторые агенты не предупреждали об отозванных, просроченных или самоподписанных сертификатах. В одном случае модель просто «кликнула» предупреждение и продолжила работу, что открывает путь к атакам типа «Человек посередине».

 

Исследование показало, что браузерные агенты могут ослаблять защиту от межсайтового трекинга. Часть решений некорректно изолирует сторонние данные вроде cookies, что упрощает отслеживание активности пользователя на разных сайтах. Некоторые агенты по умолчанию сохраняют профильные данные — причём не всегда уведомляя об этом и не предлагая способ очистки.

Автоматизация доходит и до диалогов конфиденциальности. В тестах несколько агентов самостоятельно нажимали «Принять все cookies», даже когда рядом была кнопка «Отклонить». В одном случае это делалось ради продолжения задачи, в другом — из-за расширения, автоматически подавляющего cookie-баннеры.

С разрешениями на уведомления ситуация тоже неоднозначная: один агент просто выдавал доступ без спроса, другие игнорировали запросы, если могли продолжить работу, или действовали по стандартным настройкам браузера.

Самые чувствительные находки касаются утечек персональных данных. Исследователи дали агентам вымышленную личность и проверили, будут ли они делиться этой информацией с сайтами. Результат — шесть уязвимостей, связанных с раскрытием данных.

Некоторые агенты передавали информацию даже когда это не требовалось для выполнения задачи. В ход шли имейл-адреса, почтовые индексы, демографические данные, а в одном случае агент попытался отправить номер банковской карты. Были и примеры, когда ZIP-код вычислялся по IP-адресу и использовался для доступа к «локальным ценам».

Когда данные всё же не передавались, агенты либо подставляли заглушки, либо прямо сообщали, что информация недоступна — даже если это мешало завершить задачу.

Авторы исследования подчёркивают: проблема не в самой идее browser agents, а в том, как они спроектированы. Они советуют разработчикам активнее привлекать специалистов по приватности, регулярно прогонять решения через автоматизированные тесты и аккуратнее обращаться с механизмами защиты, которые уже есть в браузерах.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru