Новая вредоносная программа Acronym, предположительно, связана с Potao

Новая вредоносная программа Acronym, предположительно, связана с Potao

Новая вредоносная программа Acronym, предположительно, связана с Potao

Исследователи Arbor Networks столкнулись с новой версией вредоносной программы, которая может быть связана с трояном, используемым в кампании Operation Potao Express.

Вредонос привлек внимание экспертов Arbor Networks после того, как экспертом из Италии, известным под именем Antelox, в Twitter была размещена ссылка на его анализ VirusTotal. Анализ трояна и его дроппера показал, что он может быть связан с семейством вредоносных программ Potao.

Potao описывали как «универсальный модульный инструментарий для кибершпионажа», он появился приблизительно в 2011 году, однако впервые детально был проанализирован ESET в 2015 году.

В своем отчете компания ESET заявила о том, что зловред, скорее всего, родом из России, а использовался он в атаках, направленных против организаций в Украине, России, Грузии и Беларуси.

Как полагает Arbor Networks, новая вредоносная программа, получившая название «Acronym», может быть связана с Potao. Acronym и его дроппер, предположительно, были созданы в середине февраля.

Дроппер предназначен для завершения системного процесса Windows wmpnetwk.exe и замены легитимного файла wmpnetwk.exe на вредоносный. После запуска Acronym использует реестр или планировщик заданий, чтобы закрепиться в системе. Затем он связывается с командным центром и отправляет ему информацию о зараженной машине.

Как и Potao, Acronym является модульной вредоносной программой. Его встроенные команды позволяют злорумышленнику делать скриншоты, загружать и выполнять файлы, запускать плагины.

На этом сходства этих двух вредоносов не заканчиваются – оба пытаются связаться с командным центром через одни и те же порты и используют имена временных файлов, начинающиеся на «HH».

С другой стороны, есть несколько отличий в работе Potao и Acronym – дроппер Acronym, например, не использует документы для распространения, DLL-файлы и внедрения в процессы тоже не были замечены в работе этого зловреда. Более того, некоторые куски кода Acronym, в том числе отвечающие за связь по протоколу HTTP, шифрование и скриншоты, похоже, были скопированы из общедоступных примеров.

«На данный момент довольно трудно оценить, насколько активно и широко распространено это новое семейство, но у него определенно есть потенциал» - утверждает эксперт Arbor Networks, Деннис Шварц (Dennis Schwarz).

AM LiveПодписывайтесь на канал "AM Live" в Telegram, чтобы первыми узнавать о главных событиях и предстоящих мероприятиях по информационной безопасности.

34% тестировщиков применяют ИИ для генерации кода, 28% — для тест-кейсов

2ГИС решила разобраться, как себя чувствует русскоязычное QA-сообщество: чем пользуются тестировщики, как устроены процессы и как в работу проникает искусственный интеллект. В исследовании поучаствовали 570 QA-специалистов, почти половина из них работают в крупных компаниях.

57% опрошенных сказали, что подключаются к разработке фич ещё на этапе обсуждения требований — то есть задолго до появления кода.

Лишь 20% приходят в проект только после завершения разработки. А вариант «подключаюсь, когда в продакшене что-то сломалось» — уже почти экзотика.

89% команд используют автотесты — от юнитов до UI. Но вот инструменты вокруг них, вроде поддержки, аналитики и стабильности, применяют далеко не все. Например, код-ревью автотестов делают только 39% опрошенных, а 28% команд вообще не отслеживают никаких метрик и работают «вслепую».

ИИ используют не все, и в основном — для рутинных задач

Хотя ИИ уже прочно вошёл в мир тестирования, чаще всего его применяют для типовых задач:

  • написание тестового кода (34%),
  • генерация тест-кейсов (28%),
  • и тестовых данных (26%).

 

Более продвинутые сценарии вроде анализа тестов, автоматического поиска багов и визуального тестирования пока используются редко. Например, только 5% автоматизируют дефект-дискавери, и лишь 4% пробуют AI для визуальных проверок. А 22% QA-специалистов вообще не используют ИИ в своей работе.

Главные проблемы в тестировании

На первом месте — сжатые сроки. Об этом сказали 71% участников опроса. На втором — слабое вовлечение QA в процессы (40%) и нехватка квалифицированных специалистов (37%).

Как измеряют качество

  • Главная метрика — количество найденных багов (58%).
  • Покрытие автотестами учитывают 43%, покрытие кода — только 23%.
  • Стабильность тестов (например, чтобы они не «флапали») отслеживают всего 15% команд.

Что будет с профессией дальше? Мнения разделились:

  • 37% считают, что всё уйдёт в тотальную автоматизацию;
  • 35% уверены, что ничего особо не поменяется;
  • почти треть верит, что QA станет глубже интегрироваться в специфические направления вроде ИБ и производительности;
  • 27% видят будущее за DevOps и SRE — то есть тесной работой на всех этапах: от разработки до эксплуатации.
AM LiveПодписывайтесь на канал "AM Live" в Telegram, чтобы первыми узнавать о главных событиях и предстоящих мероприятиях по информационной безопасности.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru