Новая версия банковского троянца Gozi создает P2P-ботнет

Новая версия банковского троянца Gozi создает P2P-ботнет

Новая версия банковского троянца Gozi создает P2P-ботнет

Принципиально новые банковские троянцы появляются на свет нечасто — как правило, злоумышленники предпочитают модифицировать старые и давно известные вредоносные программы. Одной из таких модификаций банкера, исходные коды которого некоторое время назад были опубликованы в свободном доступе, является обнаруженный вирусными аналитиками «Доктор Веб» Trojan.Gozi.

Эта вредоносная программа, способная работать на компьютерах под управлением 32- и 64-разрядных версий Windows, реализует чрезвычайно широкий набор функций. Trojan.Gozi позволяет злоумышленникам похищать данные, которые пользователи вводят в различные экранные формы, фиксировать нажатия клавиш (кейлоггинг), умеет встраивать в просматриваемые на зараженном компьютере веб-страницы постороннее содержимое (то есть, выполнять веб-инжекты). Кроме того, с помощью Trojan.Gozi киберпреступники могут получить удаленный доступ к рабочему столу зараженной машины с использованием технологии Virtual Network Computing (VNC). Этот троянец по команде злоумышленников может запустить на инфицированном ПК прокси-сервер SOCKS, а также загружать и устанавливать различные плагины.

 

#drweb

 

Как и многие другие современные вредоносные программы, для определения адресов своих управляющих серверовTrojan.Gozi использует специальный алгоритм генерации доменов — Domain generation algorithm (DGA). Для этого он загружает с сервера NASA текстовый файл, используемый в качестве словаря, особым образом преобразует его с учетом текущей даты и на основе полученных значений формирует доменные имена, которые будет использовать в дальнейшем в качестве адресов управляющих серверов. Троянец автоматически меняет управляющий сервер каждые 15 дней. Вся информация, которой Trojan.Gozi обменивается со своими командными серверами, шифруется, пишет news.drweb.ru.

В отличие от предыдущих версий подобных вредоносных программ, Trojan.Gozi обладает возможностью формировать одноранговые ботнеты, то есть обмениваться данными с другими зараженными машинами напрямую, посредством создания P2P-сети. Передаваемая таким образом информация также шифруется.

Благодаря наличию достаточно большого набора шпионских функций, и в первую очередь — возможности выполнять веб-инжекты, троянец Trojan.Gozi может похищать на инфицированном компьютере различную конфиденциальную информацию, в том числе используемую для доступа к системам «банк-клиент». Эта вредоносная программа успешно детектируется антивирусным ПО Dr.Web и потому не представляет угрозы для наших пользователей.

Умным агентам строят цифровые клетки: в России рождается новый рынок ИБ

Крупные российские компании разрабатывают системы контроля автономных ИИ-агентов. Спрос на такие решения растёт вслед за способностями нейросетей: вчера они сочиняли письма, а сегодня уже запускают код, открывают файлы и самостоятельно ходят по корпоративным системам. Оставлять такого сотрудника без присмотра становится опасно.

Основой нового направления стала инфраструктура harness — программная обвязка вокруг языковой модели, сообщают «Известия».

Она подключает память, данные и внешние инструменты, определяет доступные агенту действия и решает, когда нужно остановиться и позвать человека.

Собственные harness-решения создают Яндекс, MWS AI, «Сбер» и другие компании. Они разрабатывают маршрутизацию запросов между моделями, контроль расхода вычислительных ресурсов, мониторинг операций и защитные барьеры.

В Т1 сообщили, что за год число запросов бизнеса на механизмы контроля ИИ-агентов выросло примерно втрое. Около 80% обращений связаны с доступом к корпоративным данным, предотвращением утечек и обязательным подтверждением критических решений человеком.

Наиболее активно такими системами интересуются банки, промышленность, государственные организации и ретейл. По оценке ГК «Солар», российский рынок продуктов для защиты ИИ уже в 2026 году может достичь 1-2 млрд рублей, а вместе с услугами — 4 млрд. К концу десятилетия другие эксперты допускают рост сегмента до 3-8 млрд рублей.

Отдельный риск заключается в том, что языковая модель не всегда способна отличить данные от инструкции. Вредоносная команда, спрятанная в письме или документе, может заставить агента выполнить опасное действие. Поэтому контроль должен работать за пределами самой LLM: проверять запросы, ответы и обращения к инструментам.

Представители ФСТЭК России считают, что угрозы передачи конфиденциальной информации в сторонние ИИ-сервисы уже покрываются действующими требованиями. Минцифры продолжает работу над регулированием отрасли.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru