Распространение зловредов средствами HTML5

Распространение зловредов средствами HTML5

Группа итальянских исследователей предложила три новые техники обфускации, способные обмануть антивирусные сканеры и успешно распространять вредоносные программы методом drive-by. Техники основаны на новых стандартах HTML5, объясняют авторы научной работы.

По их мнению, увеличение количества малвари в Сети объясняется именно внедрением новых веб-технологий.

Для обфускации используются некоторые программные интерфейсы HTML5, хотя принципиальная схема drive-by остается прежней. На предварительном этапе происходит шифрование зловреда и его размещение на сервере. Как только жертва загружает зараженную страницу, то одновременно скачивает вредоносную программу, которая дешифруется и запускается на исполнение, пишет xakep.ru.

Из двух указанных этапов первый остается без изменений. Как и раньше, следует найти подходящий «дырявый» сервер и сделать инъекцию кода.

Второй этап гораздо интереснее. Для доставки зловреда и дешифровки применяются программные интерфейсы HTML5. Именно это позволяет остаться незамеченным для антивирусов, которым пока незнакомы подобные методы.

В научной работе исследователи описывают три инновационных метода обмана антивирусов. Дело в том, что многие антивирусные системы отслеживают стандартные процедуры декодирования или деобфускации. Есть несколько способов избежать обнаружения.

  1. Делегированная подготовка (Delegated Preparation): зловред разбивается на фрагменты в «базе данных», а деобфускация перекладывается на браузер с помощью Web-SQL API или IndexeDB API.
  2. Распределенная подготовка (Distributed Preparation): обычно процедуры деобфускации выглядят безобидно по отдельности, но подозрительно все вместе. Это их свойство используется при распределенной деобфускации, когда зловред разбивается на фрагменты, и они расшифровываются в разных контекстах.
  3. Деобфускация пользователем (User-driven Preparation): разновидность распределенной подготовки, когда расшифровка и исполнение программы размазаны по времени, которое пользователь проводит на зараженной веб-странице. Для внесения элемента случайности действия зловреда инициируются непосредственно действиями пользователя, не подозревающим об этом.

Эксперимент показал, что такая тактика позволяет обмануть большинство систем обнаружения и антивирусных сканеров.

Исследователи призывают разработчиков защитных систем модернизировать свои программы с учетом возможностей HTML5.

Подпишитесь на новости

Orion soft предложил посчитать пользу от ИИ через платформу StarScale AI

Orion soft анонсировал StarScale AI — платформу, которая должна показать, сколько компания тратит на искусственный интеллект и что получает взамен. Потому что внедрение нейросети звучит эффектно ровно до вопроса финансового директора: а окупается это всё когда?

Как объясняет разработчик, решение объединяет сведения об ИИ-инструментах, моделях и сценариях использования. Расходы и эффект можно рассматривать по компании, подразделениям, командам и отдельным пользователям.

Платформа собирает данные о запросах, потреблении токенов и инфраструктурных затратах, связывает их с конкретными сотрудниками и проектами. Задача — выяснить, какие инструменты действительно востребованы, а какие просто красиво числятся в отчёте о цифровизации.

Помимо расходов, заявлена оценка результата: например, сэкономленного рабочего времени и его денежного эквивалента. На этой основе бизнесу предлагают решать, какие ИИ-проекты развивать, какие оптимизировать, а какие пора закрывать.

По сценарной оценке Orion soft, крупный российский бизнес в 2026 году может потребить 912,5 трлн токенов примерно на 237 млрд рублей. Это расчёт возможного потребления, а не уже выставленный рынку счёт.

Главная задача продукта — ответить на вопрос: нейросеть помогает зарабатывать и экономить или просто уверенно превращает бюджет в токены? Для корпоративного ИИ это разговор куда полезнее очередного соревнования по числу запущенных ассистентов.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru