Российских специалистов по автоматизации бизнеса атакует BrockenDoor

Российских специалистов по автоматизации бизнеса атакует BrockenDoor

Российских специалистов по автоматизации бизнеса атакует BrockenDoor

При разборе атак на российские компании, специализирующиеся на внедрении софта для автоматизации бизнеса, эксперты «Лаборатории Касперского» выявили неизвестный ранее бэкдор. Вредонос, нареченный BrockenDoor, распространяется в основном по имейл.

В рамках данной кампании засветились и другие зловреды, позволяющие получать удаленный доступ к системам и выкачивать из них конфиденциальные данные, — Remcos RAT и DarkGate.

Целевая атака, как правило, начинается с рассылки поддельных писем от имени реального разработчика продуктов для автоматизации бизнес-процессов. Специалиста по внедрению, настройке, сопровождению такого софта просят ознакомиться с ТЗ, приложенным архивным файлом.

 

В архиве может скрываться исполняемый файл. Чтобы выдать его за безвредный, злоумышленники подменяют имя и расширение по методу Right-to-Left Override (RLO).

В других случаях содержимое было богаче за счет включения двух маскировочных документов PDF. Цепочку заражения запускает третий файл, вредоносный LNK.

Проникнув в систему, новобранец BrockenDoor собирает о ней информацию (имя пользователя и компьютера, версия ОС, сетевые адаптеры, запущенные процессы, файлы на рабочем столе) и отправляет на свой сервер.

В ответ он может получить одну из следующих команд:

  • изменить интервал опроса C2 (по умолчанию чуть более 5 секунд);
  • записать на диск и запустить полученный с C2 файл (варианты запуска: функция С/C++ system, API-функции ShellExecuteA, CreateProcessA, WinExec);
  • запустить CMD или Powershell из командной строки;
  • удалить себя из системы.

Один из найденных семплов также умел выполнять команду на загрузку и запуск клиента Tuoni — появившегося в этом году инструмента, помогающего отрабатывать навыки постэксплуатации, в том числе в ходе групповых киберучений.

«Изначально эта кампания привлекла наше внимание из-за нестандартного использования RLO, — рассказывает эксперт Kaspersky Артем Ушков. — Злоумышленники распространяли вредоносные файлы в архивах, хотя популярные архиваторы не обрабатывают символ RLO и отображают корректное название файла и расширение. Пока мы не можем отнести эти атаки к какой-то известной группе, но будем внимательно следить за развитием кампании».

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