Ботнет Stegobot использует стеганографию для отчетов о своей работе

Ботнет Stegobot использует стеганографию для отчетов о своей работе

Группа программистов представила теоретическое обоснование возможности создать стеганографический ботнет, передающий информацию через социальные сети. Теоретически обоснованная исследователями из Института информационных технологий Индрапрастха (Индий) и Университета Иллинойса (США) программа Stegobot заражает компьютер традиционным путём — к примеру, когда вы кликаете на ссылку в письме, но не передаёт конфиденциальные данные напрямую.



А затем начинается удивительное: Stegobot зашифровывает украденные пароли и номера кредитных карт в графические файлы с помощью стеганографии, и происходит это в тот момент, когда пользователь размещает изображения в Интернете (например, в сети Facebook). JPEG-изображение с разрешением 720×720 пикселов (максимальный Facebook-размер) вмещает до 50 кб информации без видимых последствий для качества картинки. Когда снимки просматривает пользователь другого компьютера, зараженного Stegobot, информация перезаписывается в его фото; в Facebook достаточно просмотреть профиль пользователя, не открывая фото, потому что сеть осуществляет предварительную загрузку изображений, сообщает uinc.ru

Исследователи уверяют, что просчитали распространение информации через Stegobot, симулировав часть фотохостинга Flickr («клонировав» сеть из 7 200 связанных друг с другом учётных записей и воспроизведя частоту выкладывания фотографий). Условные конфиденциальные данные попадали к условным хозяевам ботнета в приемлемые сроки. Интересно, что созданная Stegobot сеть работает в обе стороны: ботнет-заводчики могут выкладывать фото с исполняемым кодом и ждать, пока последний доберётся до нужных заражённых компьютеров.

Из опубликованного отчёта об исследовании неясно, предупреждают ли авторы (возглавляемые Шиширом Нагараджей, одним из создателей программы для анонимизации фотографов) мир о возможности появления сконструированного преступниками трояна или предлагают использовать «зловред» для преодоления интернет-цензуры. Stegobot хорош и для тех и для других целей: передачу информации практически невозможно отследить.

Рынок защиты ИИ в России к 2029 году может возрасти до 11 млрд рублей

В AppSec Solutions ожидают, что российский рынок средств защиты ИИ-систем будет расти в геометрической прогрессии. В 2026 году его объем превысит 1 млрд руб., а к 2029 году может составить 11 млрд рублей.

Прогнозы других аналитиков, с которыми ознакомился «Ъ», еще более оптимистичны: 3-4 млрд руб. в 2025 году, 25-30 млрд руб. в 2030-м.

Рынок защиты ИИ в России пока молод и ориентирован на B2B. Его развитие стимулируют осознание рисков, сопряженных с внедрением таких технологий, и рост числа угроз; наибольшим спросом пользуются средства анализа защищенности новомодных интеграций, способных нарушить безопасность корпоративных сетей.

Рынок GenAI в России тоже стремительно растет. По оценкам Onside и Just AI, в сравнении с прошлогодним показателем его объем возрос почти в пять раз и достиг 58 млрд руб., а к 2030 году может достичь 778 млрд рублей.

Как неоднократно отмечали эксперты, расширение использования ИИ породило новые риски. Зафиксированы утечки конфиденциальной информации, возможность ошибок в выдаче больших языковых моделей (БЯМ, LLM), манипуляции данными, используемыми для их обучения, а также случаи злонамеренного вмешательства в работу ИИ-систем.

В ходе беседы с журналистами представитель «Информзащиты» упомянул еще одну, совсем новую угрозу — маскировку кибератак под коммуникации LLM. По оценке ИБ-компании, новая уловка злоумышленников позволяет повысить скрытность целевых атак на 42%: мишени по умолчанию воспринимают LLM-трафик как доверенный, а традиционные меры защиты в применении к ИИ малоэффективны.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru