Стилер MacSync научился обходить защиту macOS через «легитимный» софт

Стилер MacSync научился обходить защиту macOS через «легитимный» софт

Стилер MacSync научился обходить защиту macOS через «легитимный» софт

Эксперты по кибербезопасности зафиксировали новую схему распространения macOS-зловредов, которая позволяет обходить встроенные защитные механизмы Apple. На этот раз злоумышленники маскируют вредоносную программу под официально подписанное приложение, убеждая систему, что перед ней легитимный софт.

О находке рассказали исследователи из компании Jamf. По их данным, атака связана с новой версией MacSync Stealer — активно развивающегося семейства зловредов для macOS.

В отличие от классических сценариев, в которых macOS сразу предупреждает пользователя о небезопасном приложении, здесь используется более хитрый подход:

  • пользователю предлагается установить Swift-приложение, которое
    • подписано разработчиком;
    • прошло одобрение Apple;
    • не содержит вредоносного кода внутри;
  • после запуска приложение загружает закодированный скрипт с удалённого сервера;
  • именно этот скрипт устанавливает MacSync Stealer.

Jamf отмечает, что Mach-O бинарник был универсальным, корректно подписанным и не находился в списке отозванных сертификатов Apple на момент анализа. Зловред же в основном работает в памяти, практически не оставляя следов на диске, что дополнительно усложняет обнаружение.

 

По словам специалистов Jamf, такая техника становится всё более популярной среди атакующих. Злоумышленники всё чаще прячут вредоносную нагрузку в подписанных исполняемых файлах, чтобы они выглядели как обычные приложения и не вызывали подозрений на раннем этапе.

Фактически это попытка использовать саму модель доверия macOS против пользователей. Компания сообщила, что передала Apple информацию о разработчике, и сертификат уже был отозван.

ФСТЭК России определилась со списком угроз для ИИ-систем

В банке данных угроз (БДУ), созданном ФСТЭК России, появился раздел о проблемах, специфичных для ИИ. Риски в отношении ИБ, связанные с качеством софта, ML-моделей и наборов обучающих данных, здесь не рассматриваются.

Угрозы нарушения конфиденциальности, целостности или доступности информации, обрабатываемой с помощью ИИ, разделены на две группы — реализуемые на этапе разработки / обучения и в ходе эксплуатации таких систем.

В инфраструктуре разработчика ИИ-систем оценки на предмет безопасности информации требуют следующие объекты:

 

Объекты, подлежащие проверке на безопасность в инфраструктуре оператора ИИ-системы:

 

Дополнительно и разработчикам, и операторам следует учитывать возможность утечки конфиденциальной информации, а также кражи, отказа либо нарушения функционирования ML-моделей.

Среди векторов возможных атак упомянуты эксплойт уязвимостей в шаблонах для ИИ, модификация промптов и конфигурации агентов, исчерпание лимита на обращения к ИИ-системе с целью вызвать отказ в обслуживании (DoS).

В комментарии для «Ведомостей» первый замдиректора ФСТЭК Виталий Лютиков пояснил, что составленный ими перечень угроз для ИИ ляжет в основу разрабатываемого стандарта по безопасной разработке ИИ-систем, который планировалась вынести на обсуждение до конца этого года.

Представленная в новом разделе БДУ детализация также поможет полагающимся на ИИ госструктурам и субъектам КИИ данных скорректировать процессы моделирования угроз к моменту вступления в силу приказа ФТЭК об усилении защиты данных в ГИС (№117, заработает с марта 2026 года).

Ужесточение требований регулятора в отношении безопасности вызвано ростом числа атак, в том числе на ИИ. В этих условиях важно учитывать не только возможности ИИ-технологий, но и сопряженные с ними риски.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru