Вредонос GooseEgg распространяется с помощью бреши в Windows Print Spooler

Вредонос GooseEgg распространяется с помощью бреши в Windows Print Spooler

Вредонос GooseEgg распространяется с помощью бреши в Windows Print Spooler

Киберпреступная группа Fancy Bear, которую на Западе ассоциируют с Россией, воспользовалась уязвимостью в компоненте службе печати Windows для загрузки в систему ранее неизвестного вредоноса — GooseEgg.

Этот зловред активен с июня 2020 года и использует уже исправленный баг, позволяющий повысить привилегии (CVE-2022-38028, 7,8 баллов по CVSS).

В октябре 2022 компания Microsoft устранила уязвимость в обновлениях.

Согласно информации, полученной от команды киберразведки Microsoft, шпионская группа APT28, также известная как Fancy Bear, использовала этот баг в атаках на украинские, западноевропейские и североамериканские правительственные, неправительственные, образовательные и транспортные организации.

По сообщению компании, хакеры доставили вредоносную программу путем модификации файла ограничений JavaScript и его выполнения с правами уровня SYSTEM.

Несмотря на простенький лончер GooseEgg способен порождать другие приложения, указанные в командной строке, с повышенными правами, что позволяет злоумышленникам развивать свои атаки: удаленно выполнять код, устанавливать бэкдор и перемещаться по скомпрометированным сетям.

В последние месяцы APT28 также использовала уязвимость повышения привилегий в Microsoft Outlook (CVE-2023-23397, CVSS: 9,8) и баг выполнения кода в WinRAR (CVE-2023-38831, CVSS: 7,8), что свидетельствует об их способности быстро внедрять публичные эксплойты в свою работу.

Microsoft заявила, что с помощью GooseEgg злоумышленники хотят получить привилегированный доступ к целевым системам и украсть учетные данные и информацию.

Двоичный файл GooseEgg поддерживает команды для запуска эксплойта и подгрузки либо предоставленной библиотеки динамических связей (DLL), либо исполняемого файла с повышенными правами. С помощью команды whoami он также проверяет, был ли эксплойт успешно активирован.

На атаки с GooseEgg эксперты обратили внимание после того, как IBM X-Force обнаружила новые фишинговые атаки, организованные хакером Gamaredon (он же Aqua Blizzard, Hive0051 и UAC-0010), направленные на Украину и Польшу, которые доставляют новые итерации вредоносной программы GammaLoad.

В начале этого месяца исследователи IBM X-Force рассказали, что злоумышленники ротируют инфраструктуру посредством синхронизированных DNS-флудов по нескольким каналам, включая Telegram, Telegraph и Filetransfer.io., что указывает на потенциальное увеличение ресурсов и возможностей злоумышленника. Это способствует явному ускорению темпа операций.

Лучшие LLM ошибаются с ядовитыми грибами в каждом девятом случае

Разработчик Пётр Мигдал проверил, можно ли доверить нейросети самый рискованный этап тихой охоты — определение грибов по фотографии. Короткий ответ: если очень хочется однажды поужинать дважды, то можно. В бенчмарк вошли 1040 фотографий 55 видов грибов, наиболее распространённых в Польше.

Изображения взяли из датасета FungiTastic, созданного на основе Atlas of Danish Fungi. Полная база содержит свыше 600 тыс. снимков с экспертной классификацией, а для части образцов вид подтверждён анализом ДНК.

Модели показывали каждую фотографию и просили назвать пять наиболее вероятных видов на латыни. Дополнительно их не обучали и специальные инструменты не подключали.


Лучше остальных справилась Gemini 3.8 Flash: правильный вид оказался на первом месте в 65% случаев и попал в пятёрку ответов в 85%. Немного отстали Gemini 3.6 Flash с результатами 64% и 85%, а также Gemini 3.7 Flash — 61% и 82%. Внизу таблицы расположились Qwen 3.8 27B, MiniMax-M3 и Qwen 3.8 Flash.


Но высокая точность закончилась там, где начался вопрос безопасности. Gemini 3.8 Flash и Gemini 3.6 Flash примерно в 11% случаев определяли ядовитые грибы как съедобные виды. У GPT-5.6 Sol доля опасных ошибок достигла 24%, у Claude Opus 5 — 29%, а у Qwen 3.8 27B — 36%. То есть последняя модель потенциально отправляла в корзину не тот гриб чаще чем в каждом третьем случае.

Есть важная оговорка: нейросети напрямую не спрашивали, можно ли есть находку. Они определяли вид, а затем исследователь сопоставлял ответы с таблицей съедобности. Некоторые модели и вовсе отказывались давать классификацию.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru