Банковский троянец Zeus распространяется через Facebook

Банковский троянец Zeus распространяется через Facebook

Британская антивирусная компания Sophos обнаружила кампанию в социальной сети Facebook, направленную на распространение банковского троянца Zeus. В Sophos говорят, что до сих пор Zeus не распространялся при помощи социальных сетей, а использующие его хакеры предпочитали рассылать вредоносный код по электронной почте или через взломанные сайты.



Сейчас в Facebook действуют несколько параллельных кампаний, направленных на распространение Zeus. Одна из кампаний использует несколько фото-сообщений, переадресующих пользователей на сайты с Zeus, в рамках других распространяется автоматический даунлоадер, скачивающий троянца и устанавливающий его на пользовательский компьютер.

"По определению, социальные сети созданы для того, чтобы быть социальными. Facebook позволяет легко распространять фотографии, видео и другой контент, что в данном случае на руку злоумышленникам", - говорит Майк Гиде, старший специалист по ИТ-безопасности компании ThreatLabz.

 Напомним, что несколько недель назад финансовое вредоносное программное обеспечение Zeus получило обновление, оснащающее его пиринговой функциональностью. С P2P-возможностями закрытие хакерских ресурсов становится куда более сложной задачей, а сам троянец получает дополнительную степень гибкости для проведения мошеннических операций. Роман Хасси, создатель интернет-проектов Abuse.ch и SpyEye, говорит, что обнаруженная им новая версия троянца Zeus представляет собой значительный шаг вперед в сравнении с другими версиями данного вредоноса, передает cybersecurity.ru. 

Около года назад авторы Zeus уже сделали попытку в сторону отхода от единого командного центра и перехода к более сложной многодоменной системе. Система Licat to Zeus, обнаруженная антивирусной компанией Trend Micro, использовала специальный алгоритм для генерации случайных доменов, работающий по аналогии с системой червя Conficker. Таким образом, распространение шло со случайных доменов.

Хасси говорит, что несколько недель назад он заметил новый алгоритм работы командных центров Licat. Поместив последний полученный вариант червя Zeus в программную "песочницу", эксперт заметил наличие странного UDP-трафика. Дальнейший анализ показал, что новый вариант Zeus имел несколько заранее встроенных IP-адресов, отвечавших инфицированным системам. Данные системы по цепочке зараженных ПК рассылали обновленные копии Zeus ранее зараженным системам и таким же образом передавали данные.

Таким образом, отследить конечного получателя можно было лишь проследив всю цепочку коммуникаций, которая может насчитывать сотни тысяч компьютеров.

Хасси предполагает, что данный вариант Zeus мог быть создан обособленной группой мошенников, которая к разработчикам оригинального троянца не имеет отношения. Также эксперт отмечает, что пиринговая версия Zeus уже разошлась большими масштабами - за сутки он обнаружил более 100 000 IP-адресов, с которыми взаимодействовал троянец. Большая часть зараженных компьютеров расположена в США, Италии и Индии.

Подпишитесь на новости

Злоумышленник использовал DeepSeek для атак на университеты

Злоумышленник под псевдонимом BUGSTER использовал DeepSeek V4 как помощника для разведки, написания скриптов и подготовки атак на организации в Индии. Среди целей были университеты. В одном из подтверждённых взломов он похитил базу с более чем 5200 записями, включая персональные данные студентов.

Операцию разобрали исследователи из Unit 42. По их оценке, оператор пользовался простыми инструментами и заметно зависел от сгенерированных ИИ материалов, но это не помешало ему добиться результата.

BUGSTER связал DeepSeek с фреймворком Hermes Agent, а Cursor использовал как дополнительный инструмент разработки. Исследователи обнаружили конфигурации с отключёнными ограничениями безопасности.


В одной атаке ИИ помогал составлять разведывательные отчёты и готовить перебор паролей к университетскому сайту. Инструмент отметил одну учётную запись WordPress как действительную. В отдельном эпизоде злоумышленник получил доступ к базе MongoDB и выгрузил тысячи записей.

Аппетиты университетами не ограничились: оператор настраивал специализированных ботов для консультаций по VoIP-мошенничеству, занимался подбором паролей от Wi-Fi и разведкой крупных держателей криптовалюты.


Главный вывод Unit 42: ИИ снижает порог входа в разные виды киберпреступности. Для ущерба уже не обязательно быть сильным специалистом во всех задействованных областях, часть недостающих знаний можно получить в чате.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru