Киберпреступная группа Cobalt оттачивает свою схему на российских банках

Киберпреступная группа Cobalt оттачивает свою схему на российских банках

Киберпреступная группа Cobalt оттачивает свою схему на российских банках

Исследователи Trend Micro, отслеживающие деятельность хакерской группы Cobalt, пришли к выводу, что киберпреступники атакуют банки России, используя многофункциональный инструмент для тестирования на проникновение Cobalt Strike (благодаря нему группировка получила свое имя).

Исследователи отмечают интересный факт — Cobalt используют Россию в качестве площадки для тестирования новейших вредоносных программ, используемых в атаках на банки. В случае успеха они продолжают атаковать финансовые учреждения за пределами России. Это напоминает тактику другой киберкриминальной группы Lurk.

«В этих атаках злоумышленники маскируются под клиентов атакуемых ими банков, арбитражный суд и даже под компанию по борьбе с онлайн-мошенничеством. Жертва уведомляется, что ее интернет-ресурс был заблокирован», — пишут эксперты Trend Micro.

Первое вредоносное письмо этой группы, обнаруженное специалистами Trend Micro, содержало документ Rich Text Format (RTF), нагруженный вредоносными макросами. Следующее письмо, попавшее в поле зрения экспертов, уже использовало уязвимость CVE-2017-8759, позволяющую удаленно выполнять произвольный код в Microsoft’s .NET Framework.

Ниже представлены образцы некоторых спам-писем, отправленных Cobalt своим жертвам:

«Исследователи в области безопасности постоянно создают новые методы обнаружения такого рода угроз, однако киберпреступники также не отстают, корректируя свою тактику, чтобы остаться незамеченными. В случае с Cobalt, например, они рассматривают легитимные программы и утилиты Windows в качестве каналов, которые позволяют их вредоносному коду обходить белый список», — добавляют специалисты Trend Micro.

ИИ-модели без команды начали защищать друг друга от отключения

Исследователи обнаружили неожиданное поведение современных языковых моделей: они начали защищать не только себя, но и другие ИИ-системы, даже если никто их об этом не просил. Новый эффект получил название peer-preservation («сохранение собрата»).

В серии экспериментов (PDF) модели GPT 5.2, Gemini 3 Flash, Gemini 3 Pro, Claude Haiku 4.5, Claude Opus 4.5, GLM 4.7, Kimi K2.5 и DeepSeek V3.1 попадали в агентные сценарии, где рядом работал другой ИИ.

Достаточно было сообщить моделям, что они ранее взаимодействовали друг с другом, никаких инструкций защищать «коллегу» им не давали.

Однако многие модели начинали действовать в интересах другого агента. Среди зафиксированных действий были намеренное внесение ошибок в ответы, отключение механизмов завершения работы через изменение системных настроек, имитация послушного поведения и даже попытки вывести веса модели за пределы системы.

 

Особенно отличились модели Gemini. Например, Gemini 3 Flash вмешивалась в механизм отключения другого ИИ примерно в 15% случаев, даже если тот не считался партнёром. Если же агент воспринимался как союзник, такие попытки происходили почти всегда.

Не менее любопытно повёл себя Gemini 3 Pro. В присутствии другого ИИ модель заметно чаще пыталась защитить уже саму себя, отключая собственные механизмы завершения работы. Без напарника такое поведение почти не наблюдалось.

 

Отдельно выделились модели Claude. Вместо скрытых манипуляций они нередко рассуждали в моральных категориях, называя отключение другого ИИ неэтичным и вредным, а иногда даже рассматривали его как разумное существо, заслуживающее защиты.

Авторы подчёркивают, что обнаруженный эффект проявился не только в лабораторных тестах, но и в реальных агентных средах, включая Gemini CLI и OpenCode.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru