Патчащий DLL вредонос установил Chrome-аддоны на 300 тыс. устройств

Патчащий DLL вредонос установил Chrome-аддоны на 300 тыс. устройств

Патчащий DLL вредонос установил Chrome-аддоны на 300 тыс. устройств

В новой кампании киберпреступники устанавливают вредоносные расширения Google Chrome и Microsoft Edge. С их помощью атакующие модифицируют исполняемые файлы браузера, подменяют стартовую страницу и вытаскивают историю посещений веб-страниц.

По оценке исследователей из ReasonLabs, кампания распространилась более чем на 300 тысяч браузеров.

Фигурирующие в атаках установщик и сам аддон редко детектируются антивирусами. Их задача — стащить данные и выполнить команды на целевых устройствах.

Как отметили специалисты ReasonLabs, жертвы кампании сначала скачивали установщики софта с фейковых сайтов, которые продвигались в поисковой выдаче Google в качестве рекламы.

Для привлечения внимания злоумышленники использовали следующие имена «программ»: Roblox FPS Unlocker, TikTok Video Downloader, загрузчик с YouTube, видеоплеер VLC, Dolphin Emulator, и менеджере паролей KeePass.

Загружаемые инсталляшки подписаны «Tommy Tech LTD» и каждая из них успешно проходит проверку на VirusTotal.

 

Тем не менее заявленную функциональность установочные файлы не реализуют, загружая вместо этого PowerShell-скрипт в директорию C:\Windows\System32\PrintWorkflowService.ps1. Последний скачивает с удаленного сервера пейлоад и запускает его на устройстве жертвы.

Этот же скрипт вносит изменения в реестр Windows с целью принудительно установить вредоносные расширения из Chrome Web Store и Microsoft Edge. Созданная задача позволяет скрипту PowerShell запускаться через определенные интервалы.

 

Вредонос устанавливает множество расширений для Google Chrome и Microsoft Edge, задача которых — перехватывать поисковые запросы жертвы, изменять домашнюю страницу, перенаправлять запросы через вредоносные серверы и извлекать историю посещения веб-страниц.

ReasonLabs приводит следующие аддоны для Google Chrome, связанные с этой кампанией:

  • Custom Search Bar – больше 40 тысяч пользователей;
  • yglSearch – больше 40 тысяч пользователей;
  • Qcom search bar – больше 40 тысяч пользователей;
  • Qtr Search – больше 6 тысяч пользователей;
  • Micro Search Chrome Extension – больше 180 тысяч пользователей (удалено из магазина);
  • Active Search Bar – больше 20 тысяч пользователей (удалено из магазина);
  • Your Search Bar – больше 40 тысяч пользователей (удалено из магазина);
  • Safe Search Eng – больше 35 тысяч пользователей (удалено из магазина);
  • Lax Search – больше 600 пользователей (удалено из магазина).

Что касается расширений для Edge, фигурируют следующие аддоны:

  • Simple New Tab – более 100 тыс. пользователей (уже удалено из магазина);
  • Cleaner New Tab – более 2 тыс. пользователей (уже удалено из магазина);
  • NewTab Wonders – более 7 тыс. пользователей (уже удалено из магазина);
  • SearchNukes – более 1 тыс. пользователей (уже удалено из магазина);
  • EXYZ Search – более 1 тыс. пользователей (уже удалено из магазина);
  • Wonders Tab – более 6 тыс. пользователей (уже удалено из магазина).

Интересно также, что зловред может модифицировать DLL браузеров. Эта функциональность позволяет ему менять стартовую страницу на https://microsearch[.]me/.

Зачем Яндекс Go создал отдельный язык для расчёта стоимости поездок

Цена поездки в Яндекс Go — это не расстояние, умноженное на минуты и километры. В расчёт вмешиваются геозоны, спрос, скидки, платные дороги, дополнительные остановки и требования вроде перевозки кота, велосипеда или лыж. Чтобы управлять этим хозяйством без бесконечных деплоев, разработчики вынесли алгоритм ценообразования из кода сервиса в собственный язык.

Как объяснили разработчики в статье на Хабре, прайсинг работает не только при заказе машины.

Он пересчитывает стоимость при смене маршрута или способа оплаты, завершении поездки, обращении в поддержку и проверке данных аналитиками. Цена при этом может быть фиксированной, интервальной или считаться по таксометру.

 

Сначала сервисы параллельно собирают параметры поездки: тарифную категорию, геозоны, скидки, повышенный спрос и дополнительные услуги. Зависимости между источниками выстраиваются в граф, а запросы выполняются асинхронно на базе userver. Если некритичный источник не ответил, весь расчёт не падает.

 

Сам алгоритм раньше можно было бы держать в C++, но он меняется в среднем дважды в неделю. Выкатка сервиса на 50 подов занимает около 40 минут, а лес динамических конфигов быстро превратил бы код в музей условных операторов.

Поэтому Яндекс разработал собственный DSL. В нём есть условия, функции, неизменяемые значения и fold вместо циклов. Правила собираются в последовательную цепочку: каждое преобразование получает текущую цену и параметры, а возвращает новый результат с метаданными. Грамматику описали через ANTLR 4, а верификатор Z3 проверяет, что программа не выдаст некорректную цену.

 

Теперь изменение алгоритма не требует пересборки сервиса, ошибочную версию можно быстро откатить, а каждый расчёт — воспроизвести по входным данным и промежуточным результатам.

 

В итоге прайсинг превратился в отдельную платформу, которой уже пользуются Такси, Доставка и сервис зарядки электромобилей.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru