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.

Подпишитесь на новости

Роскомнадзор встроил машинное обучение в систему фильтрации трафика

Роскомнадзор внедрил механизм фильтрации интернет-трафика на основе машинного обучения и потратил на него 2,27 млрд рублей. Это следует из паспорта ведомственной программы цифровой трансформации на 2026-2028 годы. В документе указано, что РКН использует отечественную модель, развернутую на собственной инфраструктуре.

Ее название не раскрывается, большая языковая модель в системе не применяется.

С паспортом программы ознакомился Forbes. Механизм встроен в автоматизированную систему обеспечения безопасности российского сегмента интернета (АСБИ).

Через нее Роскомнадзор управляет ТСПУ, оборудованием для фильтрации трафика на сетях операторов связи. На установку новых и модернизацию действующих ТСПУ в 2026 году заложено 3,99 млрд рублей основного финансирования и еще 6,2 млрд рублей дополнительного.

О планах использовать ИИ для фильтрации стало известно в январе. В мае ведомство собиралось взять для этого модель Astra AI от «Группы Астра».

VPN в описании механизма прямо не упоминается. Дмитрий Кутейников из RKS Global считает, что модель может оценивать вероятность использования VPN по внешним признакам, например по размеру и ритму пакетов или длительности сессии, без чтения содержимого. По его словам, под ошибочную блокировку могут попасть корпоративные VPN и облачные сервисы.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru