Бывшая сотрудница медцентра отомстила за свое увольнение

Бывшая сотрудница медцентра отомстила за свое увольнение

На этой неделе состоялся суд по делу о взломе компьютерной сети медицинского центра, произошедшего в 2009 году. Злоумышленником оказалась бывшая сотрудница информационно-технического отдела центра; она была приговорена к 18 месяцам лишения свободы.

Согласно источнику, тридцатилетняя Патрисия Мари Фоулер, некогда работавшая в государственном медицинском центре Suncoast, расположенного в городе Раскин, штат Флорида, на должности технического специалиста информационно-технического отдела была уволена за несоблюдение субординации в марте 2009 года. Обиженная сотрудница не смогла с этим смириться и решила отомстить своему работодателю, вторгшись во внутреннюю сеть медцентра, в результате чего нанесла существенный ущерб, который оценивается в $17000. Стоит заметить, что центр является некоммерческим государственным учреждением, предоставляющим безвозмездное медицинское обслуживание.

В ходе таких «вторжений», коих было несколько с момента ее увольнения, она удалила и перенесла файлы с компьютеров руководства центра, изменила аутентификационные данные для администраторских учетных записей, заблокировала доступ к сетевым ресурсам и изменила информацию в платежной системе центра. Она даже додумалась изменить настройки сетевого экрана и заблокировать доступ к нему, чтобы администраторы не смогли их исправить. Последнее событие переполнило чашу терпения администрации, и они обратились в соответствующие органы.

Фоулер была арестована в апреле 2009 года. Отметим, что во время допроса, устроенного агентами ФБР, обвиняемая отказывалась от причастности к взлому, однако впоследствии признала свою вину и отдала пароли от файерволла.

Помимо основного наказания подсудимая будет обязана в течение трех лет после завершения срока заключения отчитываться о своей деятельности, а также она должна будет выплатить штраф в размере $17243.01.

Leek Likho подключила ИИ к атакам на российские организации

Киберпреступная группировка Leek Likho решила, что обычных вредоносных скриптов уже мало, и начала активно подключать ИИ к своим атакам. По данным «Лаборатории Касперского», в 2026 году злоумышленники использовали большие языковые модели для тонкой настройки вредоносных инструментов под конкретные цели — в основном организации из российского госсектора.

Теперь зловреды тоже проходят персонализацию. Исследователи отмечают, что Leek Likho остаётся активной как минимум с 2025 года и постоянно меняет инфраструктуру, методы маскировки и инструменты.

Но сама схема атак остаётся классической: социальная инженерия, многоступенчатая загрузка и использование легитимных сервисов, чтобы не вызывать лишних подозрений.

Главный входной билет — Telegram. Именно через него злоумышленники обычно выходят на жертв. Они рассылают ссылки, которые маскируются под файлообменники или страницы загрузки файлов Telegram. Иногда используют и Dropbox. После перехода жертва скачивает архив с сюрпризом внутри.

В архиве находится LNK-файл с двойным расширением вроде Proekt_prikaza_681_o_pooshchrenii.pdf.lnk. В стандартном интерфейсе Windows он выглядит как обычный PDF-документ — например, приказ о назначении или поощрении. Классика корпоративного жанра: срочно ознакомьтесь.

 

Но после открытия запускается цепочка заражения. Дополнительные вредоносные инструменты маскируются под популярные приложения, например софт для работы с базами данных. Затем данные с устройства собираются и отправляются атакующим через rclone — вполне легитимный инструмент для работы с облачными хранилищами, который хакеры давно полюбили за удобство и низкий уровень подозрений со стороны защиты.

Самое интересное — поведение самих вредоносных скриптов. По данным «Лаборатории Касперского», для каждой цели Leek Likho слегка меняет код, названия файлов и структуру инструментов. Иногда отличаются только номера приказов в названиях документов, иногда — сами сценарии выполнения вредоносных действий. В код могут добавляться бессмысленные операции, которые ничего не делают, кроме одной вещи: мешают детектированию.

Исследователи считают, что именно здесь группировка активно использует ИИ. Большие языковые модели помогают быстро генерировать новые варианты скриптов, менять названия файлов и слегка перестраивать код, чтобы сигнатурная защита и аналитики каждый раз видели чуть-чуть другую атаку.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru