Атакующие используют конкатенацию ZIP-архивов для ухода от детектирования

Атакующие используют конкатенацию ZIP-архивов для ухода от детектирования

Атакующие используют конкатенацию ZIP-архивов для ухода от детектирования

Киберпреступники, атакующие компьютеры на Windows, взяли на вооружение технику конкатенации ZIP-файлов. Такой подход помогает им не только доставить пейлоад в архиве, но и уйти от защитного софта.

Смысл метода в том, чтобы использовать особенности обработки объединённых ZIP-архивов различными парсерами и менеджерами.

О соответствующих кибератаках рассказали исследователи из компании Perception Point. По словам специалистов, в ходе анализа фишинговой кампании им удалось выловить объединённый архив, в котором прятался троян.

Файл нашли во вложении к одному из электронных писем. Он был замаскирован под RAR-архив и задействовал AutoIt для автоматизации задач.

 

Чтобы грамотно подготовить атаку, злоумышленники создают два или более ZIP-файла и прячут вредоносную составляющую в одном из них (в остальных контент абсолютно безвреден).

Далее все эти архивы объединяются в один. Полученный общий ZIP-архив имеет несколько структур, каждая с собственной центральной директорий и конечными маркерами.

 

Специалисты Perception Point протестировали технику на разных обработчиках архивов и получили интересные результаты:

  • 7zip прочитал лишь первый ZIP-архив в цепочке и сгенерировал предупреждение о дополнительном контенте;
  • WinRAR прочитал и вывел все структуры, включая вредоносную составляющую;
  • Проводник Windows изначально не может открыть объединённый файл, а если его расширение изменить на .rar, отображает только второй архив в цепочке.

Rubytech запустила российскую LLM на китайских GPU без NVIDIA

Группа Rubytech протестировала российскую языковую модель Cotype 3 от MWS AI на китайских графических ускорителях. Испытания проводились на программно-аппаратном комплексе «Машина искусственного интеллекта» Скала^р. Результат: модель работала стабильно, а производительность в популярных сценариях инференса оказалась сопоставима с конфигурациями на NVIDIA H100.

В тестовой системе использовались восемь китайских GPU. При обработке контекста объёмом 27 тыс. токенов среднее время генерации первого токена составило около 8 секунд, а межтокенная задержка — от 111 мс. По оценке Rubytech, этого достаточно для корпоративных ИИ-сервисов.

Но железо само себя не настроит. Инженеры адаптировали драйверы, программное окружение и средства оркестрации. В отдельных сценариях оптимизация позволила ускорить работу в 2-2,2 раза по сравнению со штатной средой китайских GPU. Контейнерная архитектура должна упростить развёртывание моделей и переход от тестов к промышленной эксплуатации.

Главный вывод испытаний — корпоративную ИИ-инфраструктуру можно строить без обязательной привязки к ускорителям NVIDIA. Особенно это актуально для госсектора, компаний с государственным участием и организаций КИИ, которым нужны локальное размещение моделей, контролируемая инфраструктура и возможность масштабироваться без лотереи с поставками H100.

Rubytech также заявляет, что китайские GPU в отдельных сценариях способны снизить совокупную стоимость владения. Правда, революцию пока придержали: речь идёт не о полном отказе от NVIDIA, а о появлении ещё одного рабочего варианта.

Дальше компания планирует испытать новое поколение китайских ускорителей и расширить список российских моделей и корпоративных ИИ-сервисов.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru