Вредоносный пакер TrickGate шесть лет ускользал от ИБ-экспертов

Вредоносный пакер TrickGate шесть лет ускользал от ИБ-экспертов

Вредоносный пакер TrickGate шесть лет ускользал от ИБ-экспертов

Основанный на шелл-коде упаковщик TrickGate более шести лет оставался незамеченным для исследователей в области кибербезопасности. С его помощью киберпреступники разворачивали ряд популярных вредоносов: TrickBot, Emotet, AZORult, Agent Tesla, FormBook, Cerber, Maze и REvil.

На пакер зловредных программ обратил внимание специалист Check Point Research Ари Олштейн. В отчёте Ари пишет следующее:

«TrickGate удавалось годами оставаться незамеченным благодаря своей трансформативности. Периодически в него вносятся определённые изменения».

Олштейн даже назвал пакер «мастером маскировки». TrickGate предлагают в качестве услуги киберпреступникам как минимум с конца 2016 года. Упаковщик может скрывать пейлоады за слоем обёрток кода, цель — обойти защитные системы.

Кроме того, пакеры могут работать и в качестве крипторов: шифровать вредоносные программы для обфускации. Интересно, что TrickGate с 2019 года мог отслеживаться под разными именами.

 

Данные телеметрии, которым располагает Check Point, указывают на то, что использующие TrickGate злоумышленники атаковали преимущественно промышленный сектор. В менее значительной степени — сферы здравоохранения, образования и госструктуры.

Эти атаки, как правило, стартовали с фишинговых писем, оснащённых вредоносными вложениями. Также в письмах встречались ссылки на загрузку вредоноса.

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