Бэкдор jRAT использует сервис шифровки файлов, размещенный в дарквебе

Бэкдор jRAT использует сервис шифровки файлов, размещенный в дарквебе

Бэкдор jRAT использует сервис шифровки файлов, размещенный в дарквебе

Эксперты Trustwave сообщают о том, что в недавних атаках бэкдора jRAT использовались сервисы шифровки, размещенные в дарквебе, что дает злоумышленникам возможность избежать обнаружения.

Вредонос jRAT (также известен как Adwind, AlienSpy, Frutas, Unrecom и Sockrat) представляет собой бэкдор с функцией удаленного доступа (RAT), он атакует операционные системы Windows. В период с 2013 по 2016 год зловред заразил около полумиллиона пользователей.

jRAT позволяет своим операторам дистанционно управлять им, благодаря чему можно добиться полного контроля над зараженной системой. С помощью этого бэкдора злоумышленники могут фиксировать нажатия клавиш, извлекать учетные данные, делать скриншоты, получать доступ к веб-камере, а также запускать файлы на компьютере жертвы.

«Бэкдор может гибко настраиваться, он распространяется по схеме RAT-as-a-service, всего 20 долларов США за месяц использования», — отмечают в Trustwave.

С начала этого года исследователи наблюдали всплеск спам-писем, в которых содержался jRAT. Эксперты также отметили, что многие отчеты неправильно классифицировали этот вредонос из-за использования сервисов дарквеба.

Во вредоносных письмах содержалась либо ссылка, либо вложение, по традиции они маскируются под счета-фактуры, уведомления о переводе денежных средств и тому подобное.

Недавно проанализированные образцы показали, что для их обфускации использовался один инструмент. Все сэмплы пытались загрузить JAR-файл из домена Tor, который оказался сервисом QUAverse.

QUAverse (QUA) связан с QRAT, трояном, разработанным в 2015 году, который рассматривается как один из конкурентов jRAT. Специалисты Trustwave обнаружили, что jRAT использует сервис QUAverse под названием Qrypter.

Qrypter позволяет изменять JAR-файл и таким образом избежать обнаружения антивирусными продуктами.

«Мы полагаем, что этот сервис мониторит несколько антивирусных продуктов, а когда он замечает, что вариант вредоноса детектируется, он повторно шифрует файл, создавая новый вариант зловреда, который уже избежит детектирования», — говорят эксперты Trustwave.

jRAT загружают свою повторно зашифрованную версию из этого сервиса, затем помещая ее в папку %temp% на зараженном компьютере. Затем вредоносная программа запускает и устанавливает новый зашифрованный файл jar.

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