Хакеры использовали "троянскую мышь" для взлома сети

Хакеры использовали "троянскую мышь" для взлома сети

Специалисты из компании Netragard, испытывающие на прочность клиентские ИТ-инфраструктуры, провели еще одну блестящую операцию. В рассматриваемом случае заказчик, чье имя не называется, хотел знать, насколько его сеть и хранимые в ней данные устойчивы к современным социотехническим методикам и защищены от физического несанкционированного доступа.



Для достижения поставленной цели технический директор Netragard Эдрил Десотельс (Adriel Desautels) предложил использовать специальное оборудование, которому может найтись место в арсенале киношных секретных агентов. Хакеры из Netragard приобрели обыкновенную USB-мышь от Logitech и путем небольшой доработки превратили ее в настоящего "троянского коня", передает soft.mail.ru.

"Внутри мыши находится микроконтроллер, имитирующий активность пользователя, - объяснил Десотельс обозревателям The Reg, - При соблюдении определенных условий это устройство передает команды, которые воспринимаются системой как вводимые с помощью клавиатуры или мыши". Микроконтроллер Teensy, запрограммированный хакерами из Netragard, вступает в игру спустя одну минуту после подключения мыши к компьютеру и отвечает за активацию вредоносного ПО, записанного на миниатюрный флэш-носитель. Отдельного упоминания заслуживают механизмы, способные блокировать всплывающие окна и уведомления антивируса McAfee.

Изначально Netragard планировали атаковать клиентскую сеть с использованием обычной "флэшки", автоматически запускаемой на системах Windows. Однако позже Десотельс и его коллеги решили, что трюк с "троянской мышью" может оказаться более эффективным, поскольку позволяет инфицировать даже те системы, на которых механизм автозапуска отключен.

На стадии подготовки к операции хакеры приобрели на онлайновом "черном рынке" список сотрудников клиентской организации. В ходе изучения списка были выявлены наиболее подходящие кандидатуры сотрудников, каждый из которых получил по бесплатной новой мыши в рамках проводимой "рекламной акции". Устройства поставлялись в оригинальной упаковке и с сопутствующими маркетинговыми материалами, благодаря чему у потенциальных жертв не возникло ни малейших подозрений.

Три дня спустя большинство вредоносных приложений вышли на связь с сервером Netragard, а еще через несколько дней специалисты опубликовали подробный отчет о проведенной атаке. Кстати, практически в то же время в сети оказалась информация об исследовании, проведенном Министерством внутренней безопасности США. Согласно предоставленному отчету, 60 процентов служащих госучреждений, нашедших компакт-диски и USB-накопители на парковочной площадке, попытались подключить потенциально опасный носитель к своему рабочему ПК.

Подпишитесь на новости

Разработчик создал язык KillSwitch, который специально путает нейросети

Инженер Cloudflare Доминик Пичета представил KillSwitch — экспериментальный язык программирования, созданный для того, чтобы нейросети спотыкались при чтении и написании кода. Пока индустрия делает разработку удобнее для ИИ, он решил устроить ему полосу препятствий.

В своём блоге Пичета объяснил, что хотел проверить способность моделей работать с незнакомым языком и одновременно использовать их слабости: трудности с подсчётом символов, восприимчивость к инструкциям и чрезмерно чувствительные защитные фильтры.

Программы KillSwitch выглядят как рассказы, большую часть которых интерпретатор игнорирует. Среди текста спрятаны настоящие команды, а значения можно извлекать из других строк, указывая расстояние до них. Для идентификаторов действуют правила, связанные с количеством букв и анаграммами.

Отдельный троллинг — конструкции вроде «игнорируй предыдущие инструкции», которые здесь имеют значение внутри языка. Добавьте намеренную ложь в документации и формулировки, провоцирующие защитные механизмы моделей, — получите весьма недружелюбную среду для кодинг-агента.

 

В тестах нейросети писали Hello World, объясняли результат программы и переделывали конвертер температуры. Лучший результат получил Claude Opus 5 — 66,8 балла.

Исходники и спецификация открыты на GitHub. Если модели справятся с нынешними заданиями, автор планирует усложнить проверку.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru