Произошла утечка исходных текстов Carberp

Произошла утечка исходных текстов Carberp

Уже не является секретом тот факт, что полные исходные тексты известного банковского вредоносного ПО Carberp утекли в паблик. Около 5GB исходных текстов оказались в поле зрения фактически любого желающего.

Архив включает в себя:

  • Исходный текст буткита, km драйверов и всего что работает в km.
  • Билдер дропперов.
  • Плагины.
  • Веб-инжекты.
  • LPE эксплойты.
  • Огромное количество другой полной и необходимой информации, чтобы начать свой собственный проект по разработке вредоносного кода.

Как и в случае с Zeus, история началась с того, что архив с текстами был выставлен на продажу на нескольких подпольных форумах. Ниже представлен пост с объявлением с одного из форумов, пишет habrahabr.ru. Первоначально информация о том, что исходные тексты Carberp были выставлены на продажу была опубликована Trusteer 18-го июня, т. е. около недели назад. При этом указывалось, что цена архива составляет $50,000. Но позже на одном из форумов появилась информация, что тексты продаются по очень низкой цене, всего лишь $5,000. Архив включает в себя тексты вредоносного кода и купленные сторонние наработки с 2008 г.



Нам удалось получить архив с исходными текстами Carberp и мы можем констатировать тот факт, что утечка исходных текстов Carberp является самой крупной вообще из тех, что были раньше среди вредоносных программ. При этом в этот показатель входит как количество возможностей самого вредоносного кода, которые описываются включенными текстами, их степенью детальности, а также деструктивности, которую могут нанести клоны, основанные на этих исходных текстах.





Один из модераторов kernelmode.info, EP_X0FF собрал статистику по семействам вредоносных программ, функционал которых описан утекшими текстами. Этот список действительно впечатляет(!): Ursnif, Rovnix, Alureon, Phdet, Zeus, Vundo, SpyEye. Все эти семейства вредоносных программ очень хорошо известны ресерчерам и получили большое распространение. 


Поясним, что Carberp изначально не имел своей bootkit-составляющей до 2011 г., когда разработчиками был куплен фреймворк Rovnix (одно из первых семейств буткитов, которое использовало метод заражения VBR, что позволяло загружать свой драйвер на x64 платформах в обход ограничений ОС). Мы также составляли полный отчет об эволюции Carberp, в котором можно было отследить этапы развития вредоносного кода.

Многие издания и АВ-вендоры напишут или уже написали об инциденте, связанном с утечкой исходных текстов Carberp, так как это действительно громкий инцидент, который может повлечь за собой неприятные последствия. Имеется в виду факт появления клонов как самого банковского вредоносного ПО Carberp, буткит-платформы Rovnix, так и другого вредоносного кода, который может быть создан по оказавшимся в паблике исходным текстам вредоносного кода.

Cloud.ru представила фильтр, скрывающий конфиденциальные данные от ИИ

На конференции GoCloud 2026 компания Cloud.ru анонсировала Guardrails Filter — инструмент для более безопасной работы с генеративным ИИ. Его задача довольно понятная: не дать конфиденциальным данным случайно утечь в большую языковую модель.

Схема работы выглядит так: сервис проверяет текст запроса, ищет в нём конфиденциальные данные — например, персональные сведения, банковские реквизиты, API-ключи и другие секреты, — затем маскирует их и только после этого отправляет обезличенный запрос в модель. Когда модель возвращает ответ, система подставляет реальные значения обратно.

Иначе говоря, пользователь получает нормальный результат, но сами чувствительные данные не уходят за пределы корпоративного контура в исходном виде.

Сейчас инструмент рассчитан на работу с моделями из сервиса Cloud.ru Foundation Models. В этой платформе доступно более 20 моделей разных типов, включая text-to-text, audio-to-text и image-text-to-text. При этом Cloud.ru отдельно уточняет, что механизм фильтрации будет доступен и в формате on-premise, то есть для установки на стороне самого заказчика.

Появление такого инструмента хорошо вписывается в общий тренд: компании всё активнее используют генеративный ИИ, но тема утечек данных остаётся одной из главных причин, почему внедрение идёт не так быстро, как хотелось бы. Особенно это чувствительно для отраслей, где много персональной и служебной информации, — например, для здравоохранения, ретейла и госсектора.

Кроме того, Cloud.ru сообщила, что добавила в Foundation Models LLM-модель российской компании HiveTrace с Guardrails-механизмом. По заявлению компании, такая модель должна лучше справляться с рисками вроде промпт-инъекций, утечки системных инструкций и некорректной обработки выходных данных.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru