Двойная сторонняя загрузка DLL помогает APT-группе уйти от детектирования

Двойная сторонняя загрузка DLL помогает APT-группе уйти от детектирования

Двойная сторонняя загрузка DLL помогает APT-группе уйти от детектирования

APT-группировка, известная под именами Dragon Breath, Golden Eye Dog и APT-Q-27, задала новый тренд хорошо подготовленных киберпреступников: использовать несколько сложных вариаций классической сторонней загрузки DLL (DLL sideloading). Такой подход позволил злоумышленникам уйти от детектирования.

Эти атаки начинаются с использования легитимного приложения (чаще всего это Telegram), которое загружает пейлоад второй ступени (зачастую безобидный). Последний же осуществляет стороннюю загрузку вредоносной DLL.

Помимо Telegram, в качестве приманки киберпреступники используют приложения LetsVPN и WhatsApp для операционных систем Android, iOS и Windows. Чтобы продвинуть свои копии софта, атакующие используют «чёрный СЕО» и рекламные кампании.

Как выяснили аналитики Sophos, основная цель преступников — пользователи Windows из Китая, Японии, Сингапура, Гонконга, а также с Филиппин и Тайваня. Схема атак выглядит так:

 

Напомним, что технику DLL sideloading используют хорошо подготовленные профессиональные киберпреступники. Для этого вредоносная библиотека помещается в ту же директорию, из которой «подтягивается» легитимная DLL с тем же именем.

В новой кампании жертвы запускали установщик вышеупомянутых программ, который сбрасывал в систему определённые компоненты, а также создавал ярлык на рабочем столе и пункт автозапуска.

Если жертва открывала ярлык, на компьютере выполнялась следующая команда:

 

Приведённая команда запускала переименованную версию regsvr32.exe (appR.exe), которая в свою очередь подтягивала переименованную библиотеку — scrobj.dll (appR.dll). Дополнительно подключался DAT-файл (appR.dat), содержащий код JavaScript. Последний запускал интерфейс приложения Telegram, а в фоновом режиме устанавливал вредоносные компоненты.

Конечный пейлоад в виде DLL расшифровывается из текстового файла (templateX.txt) и точно так же выполняется в системе.

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