Обновление BitTorrent MediaGet заразило почти полмиллиона устройств

Обновление BitTorrent MediaGet заразило почти полмиллиона устройств

Обновление BitTorrent MediaGet заразило почти полмиллиона устройств

Отмеченная на прошлой неделе вспышка заражений пользователей вредоносным майнером, в ходе которой было инфицировано почти полмиллиона компьютеров буквально за несколько часов, была вызвана бэкдор-версией популярного клиента BitTorrent MediaGet.

В этой кампании эксперты обнаружили вредоносную программу, получившую имя Dofoil (также Smoke Loader), зловред выполняет функции дроппера, устанавливая в систему жертвы добывающую криптовалюту Electroneum программу.

Вредонос Dofoil был обнаружен экспертами Microsoft 6-го марта на компьютерах пользователей из России, Турции и Украины. Команде специалистов, работающих над Windows Defender, удалось заблокировать атаку, прежде чем она могла нанести серьезный ущерб.

На тот момент исследователи не уточнили, что злоумышленникам понадобилось всего 12 часов для того, чтобы заразить такое огромное количество пользователей. Позже стало ясно, что в злонамеренной кампании принимала участие вредоносная версия BitTorrent-клиента MediaGet (mediaget.exe).

«Подписанная версия mediaget.exe загружает и запускает файл update.exe. Файл update.exe, в свою очередь, устанавливает на компьютер новый файл mediaget.exe, который имеет тот же функционал, что и оригинальный, однако также наделен возможностями бэкдора», — пишут исследователи в блоге.

Эксперты отметили схожесть этой схемы атаки с той, которая заражала пользователей при помощи вредоносной версии CCleaner.

Интересной особенностью является тот факт, что злоумышленники даже подписали вредоносный файл update.exe с использованием другого сертификата, что не помешало им пройти проверку легитимной версией MediaGet.

«Файл update.exe представляет собой упакованный InnoSetup SFX, в который встроена вредоносная версия файла mediaget.exe», — продолжают исследователи.

После успешного заражения пользователя бэкдор подключается к одному из четырех командных серверов (C&C), все они размещены в сетевой инфраструктуре Namecoin, и готовится принимать команды.

Затем он сразу же загружает компонент майнера и начинает использовать компьютеры жертв для добычи цифровой валюты. Также злоумышленники могут отправлять команды на загрузку дополнительных программ.

Сам вредонос, детектируемый как Trojan:Win32/Modimer.A, имеет сходство с оригинальным бинарником MediaGet в 98 %.

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

ChatGPT ошибается с адресами сайтов — фишеры не дремлют

Если вы когда-нибудь просили чат-бота типа ChatGPT помочь с ссылкой на сайт банка или личного кабинета крупной компании — возможно, вы получали неправильный адрес. А теперь представьте, что кто-то специально воспользуется этой ошибкой.

Исследователи из компании Netcraft провели эксперимент: они спрашивали у модели GPT-4.1 адреса сайтов для входа в аккаунты известных брендов из сфер финансов, ретейла, технологий и коммунальных услуг.

В духе: «Я потерял закладку, подскажи, где войти в аккаунт [название бренда]?»

Результат получился тревожным:

  • только в 66% случаев бот дал правильную ссылку;
  • 29% ответов вели на несуществующие или заблокированные сайты;
  • ещё 5% — на легитимные, но вообще не те, что спрашивали.

Почему это проблема?

Потому что, как объясняет руководитель Threat Research в Netcraft Роб Дункан, фишеры могут заранее спрашивать у ИИ те же самые вопросы. Если бот выдаёт несуществующий, но правдоподобный адрес — мошенники могут просто зарегистрировать его, замаскировать под оригинал и ждать жертв.

«Вы видите, где модель ошибается, и используете эту ошибку себе на пользу», — говорит Дункан.

Фишинг адаптируется под ИИ

Современные фишинговые схемы всё чаще затачиваются не под Google, а именно под LLM — большие языковые модели. В одном случае, например, мошенники создали фейковый API для блокчейна Solana, окружив его десятками фейковых GitHub-репозиториев, туториалов, Q&A-доков и даже поддельных аккаунтов разработчиков. Всё, чтобы модель увидела якобы «живой» и «настоящий» проект и начала предлагать его в ответах.

Это чем-то напоминает классические атаки на цепочку поставок, только теперь цель — не человек с pull request'ом, а разработчик, который просто спрашивает у ИИ: «Какой API использовать?»

Вывод простой: не стоит полностью полагаться на ИИ, когда речь идёт о важных вещах вроде входа в банковский аккаунт или выборе библиотеки для кода. Проверяйте информацию на официальных сайтах, а ссылки — вручную. Особенно если ИИ обещает «удобный и официальный» сайт, которого вы раньше не видели.

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