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.

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