Windows-троян Coyote нацелился на 60+ банковских приложений

Windows-троян Coyote нацелился на 60+ банковских приложений

Windows-троян Coyote нацелился на 60+ банковских приложений

Анализ нового банковского трояна, проведенный в «Лаборатории Касперского», показал, что список целей Coyote включает более 60 приложений. Цепочка заражения использует непривычные элементы: установщик Squirrel, NodeJS-скрипт, загрузчик на Nim.

Как и многие собратья, новобранец мониторит запуск программ на зараженной машине. Когда жертва открывает интересующее Coyote приложение или заходит на определенный сайт, банкер сообщает об этом оператору и в ответ получает инструкции.

Судя по списку команд, вредонос умеет регистрировать клавиатурный ввод, делать скриншоты, пользоваться оверлеями, перемещать курсор в указанную точку, а также прибивать процессы и выключать компьютер. Обмен с C2-сервером осуществляется по SSL-каналам, с обоюдной верификацией; для этого Coyote придан сертификат.

Строки кода зловреда зашифрованы по AES, никакой другой обфускации не используется. От обнаружения его призвана уберечь многоступенчатая схема заражения. Вместо привычного MSI используется opensource-инсталлятор Squirrel; с его помощью Coyote прячет начальный загрузчик, выдавая его за апдейтер.

При запуске лоадера второй ступени (приложение NodeJS) отрабатывает сценарий, который переносит исполняемые файлы из /temp в папку клипов, сохраненных жертвой (captures в коллекции видео), и запускает один из них — легитимное приложение, необходимое для загрузки вредоносного кода в память по методу DLL sideloading.

Финальный лоадер написан на Nim, что пока редкость в мире вредоносов и потому пока исправно помогает им обходить антивирусы. Главной задачей этого загрузчика является распаковка NET-экзешника и запуск его в памяти своего процесса.

 

Почти 90% случаев заражения Coyote зафиксированы на территории Бразилии, однако практика показывает, что зловреды, нацеленные на местный онлайн-банкинг, после обкатки могут использоваться и за пределами страны.

Достаточно вспомнить печально известного Grandoreiro, который долго не давал покоя бразильцам, а затем отправился на гастроли в Мексику, Испанию и десятка три других стран. В итоге им заинтересовались правоохранительные органы: недавно в Бразилии с инициативы Интерпола и властей Испании было проведено пять арестов и 13 обысков в связи с массовым хищением денег с помощью успешного трояна.

В России хотят поставить на учет учебные материалы для ИИ-моделей

Минцифры РФ готовит законопроект, обязывающий разработчиков раскрывать сведения о наборах данных, используемых для обучения ИИ-моделей. Инициатива пока обсуждается в профильных ведомствах и сообществах игроков рынка.

Как выяснили «Ведомости», создатели подобных решений должны будут указывать наименование набора для тренинга, дату его создания, формат, объем и происхождение. В перспективе возможно создание специализированного реестра для ИИ.

Предложение выдвинуто в рамках работы правительства над регулированием сферы ИИ. Пока лишь известно, что разрабатываемый закон определит критерии российского происхождения нейросетей, закрепит право на авторство, обязанности и ответственность разработчиков, а также введет маркировку ИИ-контента.

Параллельно российские власти работают над мерами противодействия использованию ИИ в противоправных целях. Предложено даже признать применение ИИ отягчающим обстоятельством при совершении преступлений.

Предложение Минцифры о раскрытии источников обучающих данных для больших языковых моделей пока не принято на рассмотрение. Опрошенные новостным изданием эксперты сомневаются, что иностранные вендоры вроде OpenAI, Microsoft, Google, Perplexity будут соблюдать это требование.

По идее, новая инициатива должна повысить доверие к ИИ, возможность независимой оценки качества таких решений и дисциплины работы с данными. В то же время нововведение, скорее всего, потребует создания специального реестра, который будет заполняться формально из-за увеличения нагрузки на разработчиков, заинтересованных в скорейшем выводе ИИ-решений на рынок.

В то же время эксперты отметили, что в условиях дефицита качественных и юридически чистых наборов данных для обучения ИИ раскрытие их происхождения будет способствовать формированию нового коммерческого рынка.

Использование данных, взятых из открытых источников и без ведома владельцев создает риски утечки конфиденциальной информации и порождает конфликт интересов в случаях нарушения авторских прав. Подобные ситуации вынуждают создателей ИИ-моделей более внимательно относиться к подбору учебных данных и в случае необходимости покупать права на контент либо заключать договоры на использование.

В настоящее время закона, регулирующего сферу ИИ, в России нет; в законодательстве даже отсутствуют нужные определения. Освоение таких технологий пока осуществляется в соответствии с утвержденной указом Президента стратегией развития ИИ до 2030 года.

По этой причине попытки госрегулирования пока носят декларативный или рекомендательный характер. Так, в конце прошлого года было выдвинуто предложение о создании технических стандартов по ИИ и продвижение их на международном уровне.

Минцифры также определилось с требованиями к ПАК для ИИ и собирается создать киберполигон для проверки безопасности ИИ-систем, предназначенных для использования на критически важных объектах.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru