Геймеров на YouTube атакует самоходный тандем — инфостилер и майнер

Геймеров на YouTube атакует самоходный тандем — инфостилер и майнер

Геймеров на YouTube атакует самоходный тандем — инфостилер и майнер

Эксперты «Лаборатории Касперского» рассказали о новой вредоносной кампании, обнаруженной на YouTube. Злоумышленники предлагают скачать бандл, выдавая его за читы и пиратские копии популярных игр; на самом деле запароленный архив содержит инфостилера RedLine и криптомайнер.

Кроме названной полезной нагрузки, в комплект включены несколько других исполняемых файлов; три из них особенно заинтересовали исследователей. Как оказалось, эти экзешники позволяют автоматизировать распространение вредоносной рекламы на YouTube: они получают и размещают от имени жертвы видеоролики со ссылкой на бандл (приведена в описании).

В качестве приманки авторы киберкампании используют названия игр; среди этих имен обнаружены следующие:

  • APB Reloaded,
  • CrossFire,
  • DayZ,
  • Dying Light 2,
  • F1® 22,
  • Farming Simulator,
  • Farthest Frontier,
  • FIFA 22,
  • Final Fantasy XIV,
  • Forza,
  • Lego Star Wars,
  • Osu!,
  • Point Blank,
  • Project Zomboid,
  • Rust,
  • Sniper Elite,
  • Spider-Man,
  • Stray,
  • Thymesia,
  • VRChat,
  • Walken.

 

Во всех случаях для скачивания предлагается один и тот же самораспаковывающийся RAR-архив, содержащий исполняемые файлы и вспомогательные скрипты. После распаковки запускаются cool.exe (RedLine), ***.exe (майнер; имя файла в блог-записи скрыто из-за ненормативной лексики) и AutoRun.exe, который копирует себя в папку %APPDATA%\Microsoft\Windows\Start Menu\Programs\Startup и запускает первый из bat-файлов.

Таких скриптов в наборе два, они выполняют запуск MakiseKurisu.exe, download.exe и upload.exe, отвечающих за самораспространение бандла, а также утилиты nir.exe, которая помогает скрыть окна и иконки работающих зловредов.

Исполняемый MakiseKurisu — это кастомная программа на C#, предназначенная для кражи паролей. Вредонос обладает стандартными для инфостилера функциями (проверка на запуск из-под отладчика, в виртуальной среде, отправка данных о зараженной системе в мессенджеры), но рабочей оказалась лишь одна из них — извлечение куки из браузеров и сохранение их в отдельный файл. Добытая информация никуда не отсылается и впоследствии используется для получения доступа к YouTube-аккаунту жертвы.

Загрузчик download.exe, по словам аналитиков, представляет собой NodeJS-интерпретатор, склеенный со скриптами основного приложения и его зависимостями (из-за этого файл получился большой, весом 35 Мбайт). Отыскав URL на GitHub, даунлоудер скачивает видео и текст описания со ссылкой на вредоносный архив — в последних модификациях это файл .7z, для которого в бандл добавлена консольная версия архиватора.

Загрузку видео на YouTube осуществляет upload.exe; программа тоже написана на NodeJS и использует библиотеку puppeteer с открытым исходным кодом. Об успехе зловред сообщает в Discord, со ссылкой на новую публикацию.

Разобранные в Kaspersky вредоносные атаки — далеко не первое появление RedLine на видеохостинге. В этом году злоумышленники уже раздавали его на YouTube — под видом читов для Valorant и бота для получения NFT-токенов. Мощного инфостилера распространяют и другими способами — через эксплойты, черную оптимизацию, с помощью других вредоносных программ.

В России разработали способ удалить свой биометрический след

В ИТ-компании «Криптонит» (входит в «ИКС Холдинг») разработали метод, который позволяет выборочно удалять цифровые образы людей из систем распознавания лиц. Если совсем просто, речь идёт о технологии, которая должна помочь реализовать право человека отозвать согласие на обработку своей биометрии — так, чтобы система действительно перестала его узнавать.

Проблема тут в том, что современные системы распознавания лиц устроены не так прямолинейно, как может показаться.

Даже если сведения о человеке формально удалили из базы, его цифровой образ может всё равно остаться внутри уже обученной модели. То есть на бумаге данные вроде бы стерли, а на практике алгоритм всё ещё способен узнать этого человека.

Именно это и делает тему особенно чувствительной. С биометрией всё сложнее, чем с обычными персональными данными: пароль можно поменять, а лицо — нет. Если такие данные утекают, риски уже совсем другого уровня, потому что украденные цифровые слепки можно использовать для создания поддельных образов и обхода биометрической аутентификации.

 

В «Криптоните» утверждают, что их метод решает задачу не маскировкой и не косметическим удалением, а на уровне внутренней логики самой модели. Проще говоря, алгоритм перестаёт использовать сведения о конкретном человеке и больше не может его распознавать, при этом способность узнавать остальных людей сохраняется.

По словам разработчиков, на тестовых наборах данных технология показала заметное снижение эффективности распознавания именно тех лиц, которые нужно «забыть», — до 88%. При этом общая точность системы, как утверждается, осталась на прежнем уровне.

Практическое применение у такого подхода вполне очевидное. В первую очередь это системы видеонаблюдения с распознаванием лиц, СКУД и корпоративная безопасность. Например, технология может пригодиться для удаления биометрических данных уволенных сотрудников, когда компания обязана прекратить их обработку, но не хочет при этом заново переобучать всю систему с нуля.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru