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.

Растущая мощность ИИ-моделей OpenAI ставит под угрозу кибербезопасность

Компания OpenAI предупреждает, что ее ИИ-модели стремительно расширяют возможности, которые пригодны для нужд киберобороны, но в тоже время повышают риски в случае злоупотребления, и это нельзя не учитывать.

Так, проведенные в прошлом месяце CTF-испытания GPT-5.1-Codex-Max показали результативность 76% — почти в три раза выше, чем GPT-5 на тех же задачах в августе (27%).

Разработчик ожидает, что последующие ИИ-модели продолжат этот тренд, и их можно будет использовать для аудита кодов, патчинга уязвимостей, создания PoC-эксплойтов нулевого дня, а также тестирования готовности организаций к сложным, скрытным целевым атакам.

Во избежание абьюзов OpenAI принимает защитные меры: учит свои творения отвечать отказом на явно вредоносные запросы, мониторит их использование, укрепляет инфраструктуру, применяет EDR и Threat Intelligence, старается снизить риск инсайда, внимательно изучает обратную связь и наладила партнерские связи со специалистами по Red Teaming.

В скором времени компания с той же целью запустит программу доверенного доступа (trusted access), в рамках которой киберзащитники смогут с разной степенью ограничений пользоваться новыми возможностями выпускаемых моделей. В настоящее время их приглашают присоединиться к бета-тестированию ИИ-инструмента выявления / коррекции уязвимостей Aardvark, подав заявку на сайте OpenAI.

Для расширения сотрудничества с опытными специалистами по киберзащите будет создан консультационный Совет по рискам — Frontier Risk Council. Компания также взаимодействует с другими ИИ-исследователями через НКО Frontier Model Forum, работая над созданием моделей угроз и выявлением узких мест, способных создать препятствие ИИ-атакам.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru