Microsoft посчитала резидентные боты за II квартал

Microsoft посчитала резидентные боты за II квартал

Во втором квартале текущего года антивирусные продукты Microsoft вывели из состава ботнетов свыше 6,5 млн. настольных ПК. Число выявленных и удаленных программ-роботов в среднем составило 3,3 на тысячу циклов MSRT (Malicious Software Removal Tool — специализированное средство удаления вредоносных программ для Microsoft Windows). Высокая степень зараженности наблюдалась в Корее (14,6), Испании (12,4), Мексике (11,4), Сальвадоре (10,9). Ситуация с российскими и американскими ресурсами не столь серьезна, но показатели по резидентным ботам в этих странах пока превышают общемировой уровень (4,3 и 5,2 соответственно). 



По данным Microsoft, наиболее обширной популяцией обладает семейство Win32/Rimecud (в классификации ЛК P2P-worm.Win32.Palevo). Его представители распространяются через пиринговые сети и съемные носители; также знамениты соучастием в создании ботнета Mariposa. Во втором квартале Rimecud были обнаружены на 1,7 млн. пользовательских компьютеров, в том числе на 37% российских ресурсов.

Следует отметить, что заражения Kido/Conficker эксперты исключили из списка активных угроз, т.к. этот ботнет пока никак себя не проявляет. Сигнатуры ZeuS были добавлены в базу MSRT лишь в начале октября. Однако пробное испытание MSRT в режиме быстрой проверки показало уровень детектирования ZeuS 50%.

В отчете Microsoft также представлена статистика по спамботам, основанная на показаниях корпоративных фильтров FOPE (Microsoft Forefront Online Protection for Exchange). Больше половины IP-адресов, уличенных с апреля по июнь в рассылке спама, ассоциированы с Rustock. Тем не менее, по производительности этот ботнет значительно уступал своему менее представительному собрату Lethic (около 8% IP-адресов). Вклад Rustock в квартальный спам-трафик эксперты оценили примерно в 17%, Lethic – почти в 57%. Последний быстро восстановил управление, утраченное в январе в результате вмешательства борцов с ботнетами, и даже выбился в спамлидеры.

Что касается тематического состава мусорной почты, треть квартальных спам-рассылок, по оценке Microsoft, были посвящены продвижению медицинских препаратов и услуг, 19,3% — рекламе промтоваров.

Источник

Киберпреступники могут использовать Copilot и Grok как сервер управления

ИИ-ассистенты с доступом к вебу можно использовать как «посредников» для управления заражёнными компьютерами. К такому выводу пришли исследователи Check Point, показав, как Grok и Microsoft Copilot могут быть задействованы в схеме командного сервера (C2) атакующих.

Идея простая, но изящная. Вместо того чтобы вредоносная программа напрямую связывалась с сервером злоумышленника (что часто отслеживается и блокируется), она обращается к веб-интерфейсу ИИ.

А уже тот по инструкции запрашивает нужный URL и возвращает ответ в своём тексте. В итоге ИИ становится своеобразным «ретранслятором» между атакующим и заражённой машиной.

В демонстрационном сценарии Check Point использовала компонент WebView2 в Windows 11, он позволяет встроить веб-страницу прямо в приложение. Исследователи создали программу на C++, которая открывает WebView с Grok или Copilot и передаёт ассистенту инструкции. Даже если WebView2 отсутствует в системе, злоумышленник может доставить его вместе с вредоносной программой.

 

Дальше схема выглядит так: атакующий размещает на своём сервере зашифрованные данные или команды. Вредонос обращается к ИИ и просит, например, «получить и суммировать содержимое страницы». Ассистент возвращает ответ, а зловред извлекает из текста нужные инструкции. В обратную сторону можно передавать и украденные данные — также в зашифрованном виде.

 

Так создаётся двусторонний канал связи через легитимный ИИ-сервис. Поскольку обращения идут к доверенному ресурсу, системы фильтрации трафика могут не заподозрить ничего необычного.

Примечательно, что в PoC не требовались ни API-ключи, ни учётные записи. Это усложняет блокировку: нельзя просто «отозвать ключ» или заблокировать аккаунт, как в случае злоупотребления облачными сервисами.

Исследователи отмечают, что у платформ есть механизмы защиты от явно вредоносных запросов. Однако их можно обойти, если передавать данные в виде зашифрованных фрагментов с высокой энтропией — тогда для ИИ это просто «бессмысленный текст», который он честно перескажет или обработает.

В Check Point подчёркивают, что использование ИИ как C2-прокси — лишь один из возможных сценариев злоупотребления. Теоретически модели могут применяться и для анализа окружения жертвы: стоит ли продолжать атаку, какие действия менее заметны и т. д.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru