Атакующие используют пентест-инструмент для кражи хешей NTLMv2 в Windows

Атакующие используют пентест-инструмент для кражи хешей NTLMv2 в Windows

Атакующие используют пентест-инструмент для кражи хешей NTLMv2 в Windows

В новой кампании Steal-It киберпреступники используют PowerShell-скрипт, связанный с легитимным инструментом ред тиминга, для кражи хешей NTLMv2 из скомпрометированных систем Windows.

На Steal-It обратили внимание исследователи из Zscaler ThreatLabz, они же присвоили этой кампании имя. В отчёте специалисты пишут:

«Кибероперация отличается тем, что злоумышленники вытаскивают хеши NTLMv2 с помощью кастомной версии PowerShell-скрипта Nishang Start-CaptureServer. Запуская ряд системных команд, скрип передаёт данные операторам через API Mockbin».

Nishang — это коллекция скриптов PowerShell и отдельных пейлоадов, которые можно использовать в тестированиях на проникновение (пентест) и для так называемой «наступательной кибербезопасности».

 

Описанные кибератаки состоят из пяти разных цепочек заражения, в каждой из которых используются фишинговые письма с ZIP-архивами. При этом злоумышленники определяют цели с помощью техник геофенсинга.

Специалисты считают, что за Steal-It могут стоят российские правительственные хакеры, однако никаких доказательств такой связи исследователи не предоставили.

«Кастомные PowerShell-скрипты и использование файлов LNK (ярлыки) в ZIP-архивах демонстрируют серьёзную подготовку киберпреступников. Они пытаются закрепиться в атакованной системе с помощью перемещения файлов из директории “Загрузки“ в “Автозагрузку“».

ИИ-модели без команды начали защищать друг друга от отключения

Исследователи обнаружили неожиданное поведение современных языковых моделей: они начали защищать не только себя, но и другие ИИ-системы, даже если никто их об этом не просил. Новый эффект получил название peer-preservation («сохранение собрата»).

В серии экспериментов (PDF) модели GPT 5.2, Gemini 3 Flash, Gemini 3 Pro, Claude Haiku 4.5, Claude Opus 4.5, GLM 4.7, Kimi K2.5 и DeepSeek V3.1 попадали в агентные сценарии, где рядом работал другой ИИ.

Достаточно было сообщить моделям, что они ранее взаимодействовали друг с другом, никаких инструкций защищать «коллегу» им не давали.

Однако многие модели начинали действовать в интересах другого агента. Среди зафиксированных действий были намеренное внесение ошибок в ответы, отключение механизмов завершения работы через изменение системных настроек, имитация послушного поведения и даже попытки вывести веса модели за пределы системы.

 

Особенно отличились модели Gemini. Например, Gemini 3 Flash вмешивалась в механизм отключения другого ИИ примерно в 15% случаев, даже если тот не считался партнёром. Если же агент воспринимался как союзник, такие попытки происходили почти всегда.

Не менее любопытно повёл себя Gemini 3 Pro. В присутствии другого ИИ модель заметно чаще пыталась защитить уже саму себя, отключая собственные механизмы завершения работы. Без напарника такое поведение почти не наблюдалось.

 

Отдельно выделились модели Claude. Вместо скрытых манипуляций они нередко рассуждали в моральных категориях, называя отключение другого ИИ неэтичным и вредным, а иногда даже рассматривали его как разумное существо, заслуживающее защиты.

Авторы подчёркивают, что обнаруженный эффект проявился не только в лабораторных тестах, но и в реальных агентных средах, включая Gemini CLI и OpenCode.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru