Новая версия вредоноса Bicololo маскируется под VIPRE Antivirus

 Специалисты ThreatTrack Security выявили новую модификацию вредоносной программы Bicololo. Вредоносное приложение, впервые обнаруженное еще в прошлом году, распространяется в основном в русском сегменте сети Интернет. По словам экспертов, на этот раз Bicololo был обнаружен на одном из русскоязычных сайтов, посредством которого распространялись сомнительные приложения для мобильной операционной системы Android

 

Проанализировав сайт, эксперты ThreatTrack Security пришли к выводу, что он создан специально для распространения вредоносных программ, замаскированных под различного рода программное обеспечение, игры, фильмы и музыку. Чтобы придать сайту более внушительный вид, злоумышленники разместили на нем логотипы различных компаний, работающих в сфере ИБ.

При нажатии кнопки «скачать», жертве предлагалось скачать архив, содержащий исполняемый файл в “_vipre.exe”, а также файл формата «txt».

При запуске вредоносного файла “_vipre.exe”, в систему попадали другие вредоносные файлы. При этом файл HOSTS изменялся таким образом, чтобы при посещении определенных сайтов, например, my.mail.ru, odnoklassniki.ru, ok.ru, m.odnoklassniki.ru или vk.ru, жертва попадала на соответствующие фишинговые страницы, которые, по словам экспертов, выполнены достаточно качественно.

Anti-Malware Яндекс ДзенПодписывайтесь на канал "Anti-Malware" в Telegram, чтобы первыми узнавать о новостях и наших эксклюзивных материалах по информационной безопасности.

В Пензенском университете создали антивирус с ИИ

Созданный в Пензенском университете (ПГУ) антивирус использует нейросети и машинное обучение и не требует постоянного подключения к интернету. Разработку планируют завершить в этом году, а в ноябре подать заявку на сертификацию.

Из рассказа руководителя проекта, которого цитируют «Известия», можно понять, что вооруженный ИИ защитный софт способен предугадывать действия пользователя, и его можно подстроить под конкретные условия и задачи. Пока готова только версия для Windows, умеющая распознавать трояны, руткиты и нелегальные майнеры.

Для выявления фактов заражения используются два вида анализа:«нейросетевой» и «нейросигнатурный». В первом случае написанная на Python нейросеть оценивает работу кода, выполняя сравнение с известными ей алгоритмами поведения вредоносов.

Второй компонент определяет угрозы, используя ИИ в комбинации с традиционным сигнатурным анализом. Авторы проекта исходили из того, что написанный с нуля зловред — большая редкость, вирусописатели обычно в той или иной степени используют наработки коллег по цеху.

По замыслу, созданный в стенах ПГУ антивирус можно будет использовать как в корпоративном окружении, так и в индивидуальном порядке. Продукт планируют распространять по подписке.

Заметим, без связи с Сетью (не получая обновлений) такой софт сможет детектировать только вредоносные программы с заимствованиями, притом теми, с которыми он уже сталкивался. Впрочем, приведенное репортером описание слишком лаконично и туманно, стоит подождать более конкретных дополнений.

Внедрение ИИ-технологий — новомодный и прогрессивный тренд, в России ему следуют многие крупные компании, включая представителей сферы ИБ, а Минцифры считает курс на ИИ одним из своих приоритетов. Что касается антивирусной защиты, комментатор из UserGate отметил, что применение машинного обучения способно повысить эффективность детектирования до 96%.

Как бы то ни было, подобные инструменты нельзя оставлять без контроля: нейросети не всегда выдают достоверную информацию, результаты желательно проверять. Им можно доверить черновую работу для ускорения ИБ-процессов и повышения эффективности, а принятие решений оставить за оператором.

Anti-Malware Яндекс ДзенПодписывайтесь на канал "Anti-Malware" в Telegram, чтобы первыми узнавать о новостях и наших эксклюзивных материалах по информационной безопасности.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru