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.

64% ИИ-приложений для iPhone оказались с дырой в защите

Исследователи из Wake Forest University обнаружили масштабную проблему в экосистеме iOS-приложений с искусственным интеллектом. Анализ показал, что сотни программ фактически оставляют открытыми ключи доступа к нейросетям и серверным компонентам, что позволяет злоумышленникам использовать их инфраструктуру в своих целях.

Для исследования специалисты разработали инструмент LLMKeyLens, который анализирует сетевой трафик приложений и выявляет утечки учетных данных, используемых для работы с OpenAI, Gemini, DeepSeek, Mistral и другими ИИ-сервисами.

Из более чем 38 тысяч приложений App Store исследователи отобрали 444 программы с подтверждёнными функциями на базе больших языковых моделей. Результаты оказались неприятными: у 282 приложений, или 64% выборки, были обнаружены утечки ключей доступа или других механизмов подключения к ИИ-сервисам.

 

Причем в 146 случаях проблема позволяла напрямую использовать чужие ресурсы. Некоторые приложения передавали API-ключи OpenAI и других провайдеров в открытом виде прямо в сетевых запросах. Другие скрывали ключи на сервере, но оставляли открытыми прокси-серверы, через которые любой желающий мог отправлять запросы к нейросетям.

Особенно часто проблемы встречались в приложениях для продуктивности, обучения, развлечений, здоровья и образа жизни. Лидером по доле уязвимых программ стала категория Health & Fitness.

Исследователи также обнаружили крайне небрежное отношение к защите токенов доступа. В некоторых случаях JWT-токены действовали годами, а отдельные системы выдавали их со сроком действия до 100 лет. Более того, некоторые серверы принимали даже просроченные токены.

После обнаружения проблем разработчиков всех 282 приложений уведомили об уязвимостях. Через 90 дней специалисты провели повторную проверку. Патчи выпустили только 78 приложений — это около 28% от числа уязвимых программ. Еще 66 приложений остались доступными для эксплуатации даже после уведомления.

Авторы исследования считают, что причина проблемы проста: многие разработчики стремятся максимально быстро интегрировать ИИ-функции и уделяют недостаточно внимания защите инфраструктуры.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru