Троянцы используют необычный механизм заражения

Троянцы используют необычный механизм заражения

Компания «Доктор Веб» информирует пользователей о распространении с помощью пиринговой сети Trojan.PWS.Panda.2395 нескольких вредоносных программ, использующих весьма любопытный механизм заражения компьютеров. Данные программы способны осуществлять массированные DDoS-атаки и рассылать спам.

Инфицирование компьютера жертвы осуществляется при помощи широко распространенного троянцаTrojan.PWS.Panda.2395. На первом этапе заражения при помощи поддерживаемой троянцем пиринговой сети на ПК жертвы скачивается исполняемый файл, в котором зашифрован вредоносный модуль. После успешной расшифровки он запускает еще один модуль, считывающий в память компьютера образ другого вредоносного приложения, детектируемого антивирусным ПО Dr.Web как один из представителей семейства Trojan.DownLoader.

Данная программа сохраняется в папку учетной записи пользователя в виде исполняемого файла со случайным именем, после чего модифицирует реестр Windows, чтобы обеспечить себе возможность автоматического запуска одновременно с загрузкой операционной системы.

Весьма интересен алгоритм, используемый троянцем для загрузки на инфицированный компьютер других вредоносных программ. В теле данной модификации Trojan.DownLoader имеется зашифрованный список доменных имен, к которым загрузчик обращается с запросом по протоколу HTTPS. В ответ троянец получает главную веб-страницу располагающегося по данному адресу сайта и разбирает ее HTML-структуру в поисках тега вставки изображения <img src="data:image/jpeg;base64 … >. В качестве аргумента этого тега такие веб-страницы содержат зашифрованный вредоносный файл, который извлекается из html-документа, расшифровывается и в зависимости от полученной команды либо пытается встроиться в предварительно запущенный троянцем процесс svchost.exe, либо сохраняется во временную папку. Помимо этого, непосредственно из тела загрузчика расшифровываются DDoS-модуль и список адресов для последующей атаки, затем образ данной вредоносной программы настраивается непосредственно в его процессе.

После успешной загрузки DDoS-модуль создает до восьми независимых потоков, в которых начинает непрерывно отправлять POST-запросы к серверам из хранящегося в троянце-загрузчике списка, а также пытается установить соединение с рядом серверов по протоколу SMTP, после чего отсылает на них случайные данные. Всего список содержит 200 выбранных в качестве цели для DDoS-атак сайтов, среди которых имеются столь известные ресурсы, как портал love.com, принадлежащий корпорации America On-Line, сайты нескольких крупных американских университетов, а также порталы msn.com, netscape.com и другие.

Но этим функционал троянца-загрузчика не ограничивается. Из списка доменов для DDoS-атак он по специальному алгоритму выбирает один, отправляет на него HTTP-запрос и получает в ответ веб-страницу. Среди содержимого этой веб-страницы троянец также пытается отыскать тег вставки изображения <img src="data:image ...>, в качестве аргумента которого записан массив данных, зашифрованных с использованием алгоритма base-64.

После расшифровки извлеченные из веб-страницы данные превращаются в файл, маскирующийся под изображение в формате JPEG. Этот файл также хранит в себе контейнер, содержимое которого сжато архиватором gzip. Наконец, из архива извлекается вредоносная программа BackDoor.Bulknet.739, представляющая собой троянец-бэкдор, который обладает функционалом для массовой рассылки спама.

Cloud.ru представила фильтр, скрывающий конфиденциальные данные от ИИ

На конференции GoCloud 2026 компания Cloud.ru анонсировала Guardrails Filter — инструмент для более безопасной работы с генеративным ИИ. Его задача довольно понятная: не дать конфиденциальным данным случайно утечь в большую языковую модель.

Схема работы выглядит так: сервис проверяет текст запроса, ищет в нём конфиденциальные данные — например, персональные сведения, банковские реквизиты, API-ключи и другие секреты, — затем маскирует их и только после этого отправляет обезличенный запрос в модель. Когда модель возвращает ответ, система подставляет реальные значения обратно.

Иначе говоря, пользователь получает нормальный результат, но сами чувствительные данные не уходят за пределы корпоративного контура в исходном виде.

Сейчас инструмент рассчитан на работу с моделями из сервиса Cloud.ru Foundation Models. В этой платформе доступно более 20 моделей разных типов, включая text-to-text, audio-to-text и image-text-to-text. При этом Cloud.ru отдельно уточняет, что механизм фильтрации будет доступен и в формате on-premise, то есть для установки на стороне самого заказчика.

Появление такого инструмента хорошо вписывается в общий тренд: компании всё активнее используют генеративный ИИ, но тема утечек данных остаётся одной из главных причин, почему внедрение идёт не так быстро, как хотелось бы. Особенно это чувствительно для отраслей, где много персональной и служебной информации, — например, для здравоохранения, ретейла и госсектора.

Кроме того, Cloud.ru сообщила, что добавила в Foundation Models LLM-модель российской компании HiveTrace с Guardrails-механизмом. По заявлению компании, такая модель должна лучше справляться с рисками вроде промпт-инъекций, утечки системных инструкций и некорректной обработки выходных данных.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru