CannibalRAT — новый RAT-троян, написанный полностью на Python

CannibalRAT — новый RAT-троян, написанный полностью на Python

CannibalRAT — новый RAT-троян, написанный полностью на Python

RAT-вредонос CannibalRAT используется в таргетированных атаках, как выяснили эксперты, этот зловред заимствует куски кода у других проектов с открытым исходным кодом. Специалисты Talos отметили две версии, которые используются в целевых атаках, — 3.0 и 4.0.

«Сам RAT не представляет собой сложную вредоносную программу, однако заимствует строки других программ. Командный центр вредоноса использует DNS-технику fast flux для того, чтобы оставаться скрытым», — пишут исследователи.

Два образца были написаны на языке Python и упакованы в исполняемый файл с помощью популярного инструмента py2exe. Эксперты отмечают, что версия 4.0 немного урезана, так как отсутствуют некоторые вредоносные функции. Судя по всему, авторы CannibalRAT пытались добавить методы обфускации, чтобы избежать обнаружения.

Версия 4.0 включает в себя функцию, которая будет генерировать случайные строки в памяти, это сделано, чтобы затруднить анализ вредоносной программы.

«Байт-код основного вредоносного скрипта хранится в PE-файле (Portable Executable, переносимый исполняемый) в секции PYTHONSCRIPT, также присутствует библиотека PYTHON27.DLL. Все остальные модули сжимаются и сохраняются в исполняемом оверлее», — продолжают исследователи.

Первый вариант вредоноса был обнаружен 8 января, однако всплеск активности эксперты Cisco Talos отметили после выхода версии 4.0, которая была замечена 5 февраля 2018 года. Все варианты CannibalRAT используют обфускацию имен командных центров C&C, также они укореняются в системе, используя ключ реестра «CurrentVersion\Run», где создается служба «Java_Update».

После запуска CannibalRAT версии 4.0 создается файл PDF с встроенным HTML-кодом, который загружает изображение, размещенное на imgur.com, и запускает Chrome для открытия PDF-файла. Обе версии используют одни и те же серверы C&C, однако версия 3.0 использует стандартные веб-запросы, а более новая версия использует API на основе REST.

«Киберпреступники пытаются использовать технологию fast flux для сокрытия командных центров, имена серверов меняются с высокой частотой, а конечные точки, как правило, одинаковы, все они принадлежат провайдеру телекоммуникационных услуг в Бразилии, имеющему системный номер AS 7738», — объясняют специалисты.

Также эксперты отмечают, что CannibalRAT заимствует часть кода у Radium-Keylogger, исходный код которого публикован на Github, а функция обнаружения виртуальной машины была скопирована из другого репозитория Github.

CannibalRAT распространялся через ресурсы inesapconcurso.webredirect.org и filebin.net, второй является популярной платформой для обмена файлами, а вот первый домен был специально создан для вредоносной кампании.

В России хотят поставить на учет учебные материалы для ИИ-моделей

Минцифры РФ готовит законопроект, обязывающий разработчиков раскрывать сведения о наборах данных, используемых для обучения ИИ-моделей. Инициатива пока обсуждается в профильных ведомствах и сообществах игроков рынка.

Как выяснили «Ведомости», создатели подобных решений должны будут указывать наименование набора для тренинга, дату его создания, формат, объем и происхождение. В перспективе возможно создание специализированного реестра для ИИ.

Предложение выдвинуто в рамках работы правительства над регулированием сферы ИИ. Пока лишь известно, что разрабатываемый закон определит критерии российского происхождения нейросетей, закрепит право на авторство, обязанности и ответственность разработчиков, а также введет маркировку ИИ-контента.

Параллельно российские власти работают над мерами противодействия использованию ИИ в противоправных целях. Предложено даже признать применение ИИ отягчающим обстоятельством при совершении преступлений.

Предложение Минцифры о раскрытии источников обучающих данных для больших языковых моделей пока не принято на рассмотрение. Опрошенные новостным изданием эксперты сомневаются, что иностранные вендоры вроде OpenAI, Microsoft, Google, Perplexity будут соблюдать это требование.

По идее, новая инициатива должна повысить доверие к ИИ, возможность независимой оценки качества таких решений и дисциплины работы с данными. В то же время нововведение, скорее всего, потребует создания специального реестра, который будет заполняться формально из-за увеличения нагрузки на разработчиков, заинтересованных в скорейшем выводе ИИ-решений на рынок.

В то же время эксперты отметили, что в условиях дефицита качественных и юридически чистых наборов данных для обучения ИИ раскрытие их происхождения будет способствовать формированию нового коммерческого рынка.

Использование данных, взятых из открытых источников и без ведома владельцев создает риски утечки конфиденциальной информации и порождает конфликт интересов в случаях нарушения авторских прав. Подобные ситуации вынуждают создателей ИИ-моделей более внимательно относиться к подбору учебных данных и в случае необходимости покупать права на контент либо заключать договоры на использование.

В настоящее время закона, регулирующего сферу ИИ, в России нет; в законодательстве даже отсутствуют нужные определения. Освоение таких технологий пока осуществляется в соответствии с утвержденной указом Президента стратегией развития ИИ до 2030 года.

По этой причине попытки госрегулирования пока носят декларативный или рекомендательный характер. Так, в конце прошлого года было выдвинуто предложение о создании технических стандартов по ИИ и продвижение их на международном уровне.

Минцифры также определилось с требованиями к ПАК для ИИ и собирается создать киберполигон для проверки безопасности ИИ-систем, предназначенных для использования на критически важных объектах.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru