Троян-стилер Typhon расширил возможности противодействия анализу

Троян-стилер Typhon расширил возможности противодействия анализу

Троян-стилер Typhon расширил возможности противодействия анализу

Авторы Typhon выпустили новую версию инфостилера, значительно изменив исходники. Анализ образцов, проведенный в Cisco Talos, показал, что вирусописатели повысили стабильность и надежность работы кода, а также усилили его защиту от детектирования и анализа.

По словам аналитиков, Typhon Reborn 2 продается на хакерских форумах, в том числе русскоязычном XSS, с конца января и пользуется спросом. Обновленный вредонос предоставляется в пользование как услуга (Malware-as-a-Service, MaaS), а в атаках засветился еще в декабре.

Инфостилер Typhon, созданный на основе Prynt Stealer, впервые попал в поле зрения ИБ-экспертов летом прошлого года. На тот момент его набор функций отличался большим разнообразием: троян умел воровать информацию из ряда приложений, регистрировать клавиатурный ввод, подменять адреса криптокошельков в буфере обмена, делать скриншоты, добывать монеро.

В ноябре объявилась итерация Typhon Reborn с улучшенной защитой от анализа. Функциональность кейлоггера, клиппера и майнера исчезла, а возможности кражи данных и файлов по выбору были расширены.

Вторая версия Typhon Reborn, по данным Cisco, отличается большей скрытностью. В качестве дополнительной меры противодействия анализу введена обфускация строк с использованием Base64 и XOR.

Количество проверок окружения (песочницы, отладчики, ВМ) заметно увеличилось. Появилась опция отката исполнения на основе данных геолокации: оператор может использовать дефолтный список стран бывшего СНГ (без Украины и Грузии) либо собственный, кастомный.

Функции сохранения присутствия при перезагрузке системы исчезли, теперь троян после вывода данных заметает следы и завершает исполнение. Украденная информация архивируется, а затем отсылается оператору с использованием HTTPS и Telegram API; после этого созданный файл удаляется.

Вирусописатели также обновили модуль кражи файлов (граббер) и расширили список целевых приложений стилера.

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