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.

38% крупных компаний делают свой ИИ, но защищать его умеют единицы

Российский бизнес всё активнее развивает собственные ИИ-сервисы, однако с их безопасностью дела обстоят заметно хуже. К такому выводу пришли эксперты К2 Кибербезопасность и «Лаборатории Касперского», опросившие специалистов более чем из 200 крупных компаний из сфер ИТ, финансов, телекоммуникаций, торговли, строительства и фармацевтики.

Исследование показало, что 38% крупных организаций уже имеют собственные команды, разрабатывающие ИИ-решения для внутренних процессов.

При этом в 75% случаев такие проекты полностью или частично не соответствуют практикам MLSecOps — подходу, который отвечает за безопасность систем искусственного интеллекта на всех этапах их жизненного цикла.

В целом компании не делают ставку на какой-то один инструмент. Более половины респондентов (59%) одновременно используют несколько типов ИИ-сервисов: отечественные и зарубежные решения, собственные разработки и продукты, созданные на заказ.

Наиболее востребованными остаются российские ИИ-сервисы — их используют 75% компаний. Зарубежные решения применяют 60% участников исследования. Такой расклад аналитики связывают с требованиями законодательства и политикой импортозамещения.

Однако внедрять ИИ бизнес научился быстрее, чем обеспечивать его безопасность. По данным исследования, лишь 18% компаний могут говорить о наличии управляемых процессов защиты собственных ИИ-разработок. Зрелые практики MLSecOps внедрены всего у 7% организаций.

Особенно тревожно выглядит другая цифра: в 60% случаев безопасность ИИ-проектов обеспечивают исключительно разработчики, без участия специалистов по информационной безопасности. Это увеличивает риск ошибок, утечек данных и появления новых уязвимостей.

Эксперты отмечают, что рынок MLSecOps пока только формируется, а многие компании ещё не понимают, как правильно защищать собственные ИИ-системы. При этом искусственный интеллект всё чаще становится частью критически важных бизнес-процессов, а значит цена ошибок будет только расти.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru