Ранее неизвестный бэкдор Loki атакует российские предприятия

Ранее неизвестный бэкдор Loki атакует российские предприятия

Ранее неизвестный бэкдор Loki атакует российские предприятия

Специалисты «Лаборатории Касперского» предупреждают об атаках ранее неизвестного бэкдора, получившего имя Loki. Операторы вредоноса нацелились на российские предприятия самых разных отраслей — от машиностроения до медицины.

Как отметили в Kaspersky, Loki написан на основе распространённого фреймворка Mythic, чей исходный код доступен в Сети.

Mythic используется для удалённого управления целевым устройством в ходе имитации кибератак и проверки уровня защищённости систем. Неудивительно, что злоумышленники нашли ему применение.

С помощью Mythic можно создавать агенты на любом языке и под любую платформу с необходимой функциональностью. Киберпреступники разработали кастомную версию агента, которой дали имя Loki. Атакующие также не брезгуют использовать и другие общедоступные утилиты.

Исследователи из «Лаборатории Касперского» считают, что один из векторов проникновения Loki на компьютеры — электронная почта. Например, в одном из эпизодов эксперты обнаружили зловред в файлах с именами «смета_27.05.2024.exe», «На_согласование_публикации_<предприятие>.rar», «ПЕРЕЧЕНЬ_ДОКУМЕНТОВ.ISO».

Попав на целевое устройство, Loki может выполнять различные команды: скачивать и загружать файлы, запускать вредоносные инструменты и т. п.

Каждая пятая утечка уже связана с теневым использованием ИИ

Сотрудники всё чаще отправляют рабочие данные в нейросети быстрее, чем службы ИБ успевают понять, что вообще происходит. По данным «Информзащиты», в июле 2026 года уже 20% организаций, столкнувшихся с утечками, хотя бы частично связали инциденты с несанкционированным использованием ИИ. Годом ранее таких случаев было около 12%.

И это не безобидное попросил чат-бота поправить письмо. В публичные ИИ-сервисы загружают договоры, исходный код, внутреннюю переписку, клиентские обращения и техническую документацию.

На веб-интерфейсы нейросетей приходится около 42% подобных инцидентов. Ещё 24% утечек связаны с браузерными расширениями и ИИ-помощниками.

Они получают доступ к вкладкам, истории сессий и cookie, а потом тихо делают то, на что им когда-то нажали «Разрешить». Самостоятельно подключённые API и библиотеки дают ещё 19%, инструменты для программирования — 15%.

Проблема в том, что классические средства защиты часто не видят ничего подозрительного. Домен легитимный, TLS работает, вредоносной сигнатуры нет. Только конфиденциальный документ уже уехал во внешний сервис.

Почти у трети компаний, использующих ИИ, находят хотя бы один API-ключ или секрет в небезопасном месте: конфигурациях, тестовых скриптах, рабочих станциях и Git-репозиториях. Получив такой ключ, атакующий может не только потратить чужой бюджет, но и добраться до подключённых баз данных и RAG-хранилищ.

Дороже всего здесь обходится позднее обнаружение. Инциденты с теневым ИИ в среднем увеличивают ущерб примерно на $670 тыс.

Эксперты советуют начинать не с тотальных запретов, а с инвентаризации сервисов, поиска ключей, контроля расширений и классификации данных. Потому что запретить ChatGPT приказом легко. Гораздо сложнее заметить, что сотрудник уже загрузил туда половину проекта.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru