Не верь глазам своим

Не верь глазам своим

Несколько дней назад один из клиентов антивирусной лаборатории Microsoft Malware Protection Center предоставил интересный образец вредоносного файла (хешсумма SHA1:fbe71968d4c5399c2906b56d9feadf19a35beb97, определяется как троян TrojanDropper:Win32/Vundo.L), специально разработанного хакерами для кражи учетных данных пользователей таких социальных сетей как Вконтакте.ру и перенаправляющий посетителей на ip-адрес 92.38.209.252, но весьма необычным способом.

Наиболее распространенным способом обмана пользователей и кражи паролей является проникновение в систему и внедрение файла "hosts", содержащего команды приорететного управления преобразования доменных имен в ip-адреса (DNS) и расположенного по адресу %SystemRoot%\system32\drivers\etc. Однако, когда на зараженном компьютере вы открываете этот файл, в нем нет никаких ссылок на сайты “vk.com” и “vkontakte.ru”.

Но когда мы включаем режим отображения скрытых файлов, мы сможем увидеть другой файл "hosts". Он скрытый, как в следующем примере:

Есть два файла с точно тем же самым именем, "hosts", в папке etc! Как это могло произойти?
Как мы знаем, каталог не может содержать два файла с тем же самым именем. Когда мы копируем имена файлов в блокнот, сохраняем их как текстовый файл в формате  Unicode и открываем их с HEX-редактором, мы видим следующее (верхнее для первого файла "hosts", ниже для второго файла "hosts"):

Для кодовой таблицы Unicode (UTF-16), символ 0x006F выглядит точно так же как 0x6F в таблице ASCII, и представляет собой латинский символ “o”.  Но где находится 0x043E в Unicode? Вот перед вами соответствующий диапазон таблицы 0400-04FF.

Как мы можем заметить, Unicode 0x043E представляет собой кириллический символ , и чем-то напоминает английское "о".

Итак, скрытый файл "host" является настоящим host фалом,  при открытии которого можно увидеть две строчки расположенные в самом конце файла.


Найден ключ к разрешению тайны!


Это не первый раз когда злоумышленники использовали скрытый потенциал символов в формате Unicode для обмана людей. В августе китайский хакер раскрыл еще один способ введения пользователей в заблуждение и принуждения их к запуску исполняемого вредоносного файла.
Например, перед вами файл “picgpj.exe”.

“gpj.exe” - часть названия файла специальным образом модифицирована при помощи вставленного перед ней RLO-символа (он переопределяет направление чтения текста на "справа-налево"), мы получаем удивительную картину:

Хакеры также для создания полной иллюзии специальным образом подменяют иконку исполняемого файла. Не знающие люди принимают их за файлы с изображением и, не задумываясь о последствиях, открывают их. Для большинства программ такие трюки с Unicode-символами проходят безболезненно, в отличие от глаз обычных пользователей, когда свою роль играет социальная инженерия и человеческий фактор.

Итак, можем ли верить всему, что видим? Ответ очевиден - не всегда.

Microsoft Malware Protection Center предоставил интересный образец вредоносного файла (хешсумма SHA1:fbe71968d4c5399c2906b56d9feadf19a35beb97, определяется как троян TrojanDropper:Win32/Vundo.L), специально разработанного хакерами для кражи учетных данных пользователей таких социальных сетей как Вконтакте.ру и перенаправляющий посетителей на ip-адрес 92.38.209.252, но весьма необычным способом." />

43% использующих ИИ компаний ищут с его помощью уязвимости

Автоматизация рутины по-прежнему остаётся самым популярным сценарием использования ИИ в информационной безопасности. Но рынок постепенно идёт дальше. Как показал опрос «АМ Медиа», проведённый среди зрителей и участников эфира «Практика применения машинного обучения и ИИ в ИБ», почти половина компаний, уже использующих ИИ, применяют его для поиска уязвимостей и анализа защищённости.

Эфир стал продолжением предыдущей дискуссии о роли ИИ в кибербезопасности.

Если раньше речь шла в основном о теории и ожиданиях, то теперь эксперты обсуждали реальные кейсы: как выстроить пайплайн ИИ в ИБ, какие задачи он уже закрывает и какие решения действительно работают у заказчиков.

Судя по результатам опроса, 64% компаний используют ИИ для автоматизации повседневных задач. Но на этом применение не ограничивается. 43% респондентов задействуют его для поиска уязвимостей и усиления защиты. 32% — для классификации и описания инцидентов, что особенно актуально при текущем объёме событий.

Около четверти применяют ИИ для первичного триажа в SOC и автоматизированного реагирования по сценариям. А 14% доверяют ему даже поведенческий анализ в антифроде.

CEO SolidSoft Денис Гамаюнов считает такие цифры закономерными: по его словам, поиск уязвимостей — «вполне нативная задача» для больших языковых моделей. Однако он напомнил о рисках: компании должны чётко понимать, где проходит граница между использованием инструмента и возможной утечкой конфиденциальных данных внешнему провайдеру.

Заместитель генерального директора по инновациям «СёрчИнформ» Алексей Парфентьев также отметил, что результаты выглядят реалистично. По его мнению, к вероятностным алгоритмам в блокирующих средствах защиты пока относятся с осторожностью, а большинство кейсов использования ИИ в ИБ всё же связано с управленческими и вспомогательными задачами.

Более оптимистичную позицию озвучил руководитель группы развития платформы SOC Yandex Cloud Дмитрий Руссак. По его словам, команда с самого начала активно тестировала LLM, а отдельные идеи удалось масштабировать на всю инфраструктуру. В итоге ИИ используется не только для автоматизации, но и для разбора алертов, управления доступами и поиска уязвимостей.

В целом эксперты сошлись во мнении: современные модели всё ещё страдают от нехватки контекста и специализированных знаний. Поэтому внедрять ИИ нужно аккуратно — с пониманием, какие данные он получает, какие доступы имеет и где требуется обязательный человеческий контроль.

Тем не менее тренд очевиден: ИИ в ИБ перестаёт быть экспериментом и всё чаще становится рабочим инструментом — не только для автоматизации, но и для реального усиления защиты.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru