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.

Права авторов при обучении ИИ уточнят в подзаконных актах осенью

Новый закон о поддержке развития искусственного интеллекта не отменяет Гражданский кодекс и не превращает произведения авторов в бесплатный корм для нейросетей. Об этом заявила советник президента России Елена Ямпольская. Закон, подписанный президентом 26 июля, разрешает использовать общедоступные и правомерно опубликованные материалы для обучения российских алгоритмов ИИ.

Однако правообладатель может закрыть свои работы от такой обработки техническими средствами. Бесконтрольно загружать в модели всё, до чего дотянулся парсер, нельзя.

Как именно будет работать этот механизм, пока предстоит решить. Подзаконные акты, по данным «Ведомостей», начнут появляться осенью. При их подготовке власти обещают учесть опасения творческих отраслей, представители которых предупреждали об обесценивании интеллектуальной собственности.

Эксперты тем временем предлагают несколько способов помирить нейросети с авторами. Среди них — отказ от использования произведений по требованию правообладателя, коллективное лицензирование и отчисление части прибыли ИИ-продуктов в компенсационный фонд.

В РАНХиГС считают, что разработчиков генеративных моделей стоит обязать вести закрытые реестры обучающих данных и показывать их регуляторам. Так можно будет понять, чьи произведения попали в датасет, не раскрывая коммерческую тайну.

Юрист Михаил Семенов предлагает разделять сценарии. Если модель копирует голос актёра, манеру художника или тексты конкретного писателя, потребуется прямой договор и выплаты. При массовом обучении на миллиардах материалов искать каждого автора нереально — здесь пригодился бы аналог авторского общества для ИИ.

В отрасли есть и более жёсткий взгляд: чрезмерные ограничения могут ударить и по экономике, и по культуре. Поэтому властям предстоит настроить систему так, чтобы модели не остались голодными, а авторы — с красивым обещанием вместо денег.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru