BlackHole exploit kit и псевдослучайная генерация доменных имён

BlackHole exploit kit и псевдослучайная генерация доменных имён

 Специалистам компании Sophos удалось "разгадать" схему работы одного из скриптов, используемых в наборе эксплойтов BlackHole для перенаправления траффика на сайты, контролируемые злоумышленниками. По словам представителей Sophos, уникальность данного скрипта в том, что он способен атаковать большое количество сайтов одновременно, а после внедрения в JavaScript сайта, генерирует случайную строку, содержимое которой затем добавляется к доменному имени сайта.

Исследования показали, что встроенный скрипт обфусцируется, внедряясь в легитимные библиотеки JavaScript, установленные на инфицируемых сайтах. Также в ходе исследований обнаружилось, что одной из причин заражения может стать уязвимость в программном обеспечении для администрирования серверов. В частности, сообщается, что уязвимость, ставшая причиной заражения, найдена в программном пакете Plesk.

 

Проведя деобфускацию заражённого JavaScript(а) (простейший процесс, выполняемый стандартными методами), специалисты Sophos обнаружили, что для перенаправления используется iframe-редирект. Однако их особенно заинтересовал тот факт, что для генерации случайной строки используется простейший алгоритм с привязкой к дате.

 

Вредоносный скрипт генерирует случайную строку с привязкой к текущей дате, изменяя её каждые 12 часов.

 Тэг <iframe>, добавляемый вредоносным скриптом на страницу заражённого сайта, перенаправляет браузер пользователя, попавшего на такой сайт, на TDS сервер, контролируемый злоумышленниками. Ранее скрипт часто генерировал случайную строку, содержащую запись вида: 'Runforestrun'.

 

Новейшие модификации скрипта генерируют псевдослучайные строки разного цвета и с различным текстовым наполнением. К тому же замечено, что они научились использовать динамические системы доменных имен (приём который Blackhole применяет весьма активно).

 

Попадая на заражённый сайт, пользователь перенаправляется на сайт контролируемый злоумышленниками, где с помощью обычных эксплойтов, использующих уязвимости Java, Flash PDF и т.д., и происходит заражение компьютера.

 

Эксперты Sophos отметили ещё одну особенность описываемого вредоносного скрипта: Как показали исследования, компьютеры пользователей, попадающих на заражённый сайт, поражают абсолютно разные вредоносные програмы, начиная с бэкдоров и троянцев семейства Trojan-Spy.Win32.Zbot и заканчивая программами требующими выкуп (программа блокирует инфицированный комьютер и выдаёт сообщения с требованием заплатить злоумышленникам за его разблокировку).

По словам представителей Sophos, впервые вышеописанный вредоносный скрипт был обнаружен в начале июня текущего года, в ходе анализа интернет сайтов инфицированных вредоносной программой Mal/Iframe-AF.

 

ИИ экономит 11 часов в неделю, но 6 из них уходят на присмотр за ботом

Искусственный интеллект попал в неудобную статистику. Новое исследование Work AI Institute показало, что сотрудники действительно экономят время благодаря ИИ — в среднем около 11 часов в неделю. Но есть нюанс: более шести часов из этой экономии приходится тратить на проверку, исправление и контроль работы самого ИИ.

Исследование охватило 6000 офисных сотрудников из США, Великобритании и Австралии.

Опрос показал, что 75% работников заметили рост личной продуктивности после внедрения ИИ-инструментов. Однако только 13% компаний сообщили о заметном росте бизнеса благодаря этим технологиям.

 

Получается любопытный парадокс. Формально сотрудники работают быстрее, но бизнес почему-то не получает сопоставимой выгоды.

По словам профессора Калифорнийского университета Пола Леонарди, многие недооценивают объём скрытой работы, которая появляется вместе с ИИ. Нужно собирать данные, подготавливать контекст, перепроверять ответы чат-ботов, искать ошибки и дорабатывать результаты вручную.

Фактически современные сотрудники всё чаще выступают не исполнителями, а менеджерами собственных цифровых помощников.

Согласно исследованию, 37% времени взаимодействия с ИИ уходит непосредственно на работу с ботами, а ещё 36% — на применение полученных результатов в реальных задачах. Более того, 41% опрошенных признались, что не могут объяснить, каким образом ИИ пришёл к своим выводам.

Авторы приводят показательный пример. Молодой разработчик перед уходом домой интегрировал в проект тысячи строк кода, сгенерированного ИИ. После этого система перестала работать, а разбираться в причинах пришлось старшему инженеру. Сам автор изменений не смог объяснить, что именно сделал искусственный интеллект.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru