RAT-вредонос распространяется под видом обновлений Adobe Flash, Chrome

RAT-вредонос распространяется под видом обновлений Adobe Flash, Chrome

RAT-вредонос распространяется под видом обновлений Adobe Flash, Chrome

Отчеты компании FireEye свидетельствуют о том, что новая вредоносная кампания в течение последних нескольких месяцев использовала уязвимые сайты для распространения инструмента для удаленного доступа (RAT) NetSupport Manager, замаскированного под обновления программ.

NetSupport Manager — коммерческий продукт используемый администраторами для удаленного доступа к клиентским компьютерам. Следовательно, этот инструмент могут использовать и злоумышленники для получения несанкционированного доступа к компьютерам своих жертв.

В качестве маскировки киберпреступники пытаются преподнести этот инструмент как обновления для таких программ, как Adobe Flash, Chrome и FireFox. Если пользователь принимает решение воспользоваться такими «обновлениями», на его компьютер загружается вредоносный JavaScript, чаще всего по ссылке Dropbox.

Вредонос для начала собирает основную системную информацию и отправляет ее на сервер, далее получает дополнительные команды от сервера, а затем выполняет JavaScript для доставки финального пейлоада. Как пишут эксперты FireEye, злонамеренный JavaScript-файл называется Update.js, он запускается из каталога %AppData% при помощи wscript.exe.

Злоумышленники использовали несколько слоев обфускации файла JavaScript, чтобы затруднить анализ вредоносного содержимого. В частности, для получения ключа дешифровки использовались функции caller и callee, что гарантировало экстренное завершение работы скрипта, если аналитик попытается деобфусцировать зловред.

После первого запуска JavaScript инициирует подключение к командному серверу C&C, отправляя туда значение с именем tid и текущей датой системы. После этого скрипт декодирует ответ сервера и выполняет его как функцию с именем step2.

Эта функция собирает различную системную информацию, кодирует ее и отправляет на сервер. Среди такой информации: архитектура, имя компьютера, имя пользователя, процессоры, ОС, производитель, модель, версия BIOS, антивирусные продукты, MAC-адрес, список процессов и прочее.

После всех этих этапов злонамеренный сервер отвечает функцией step3, далее посредством файла Update.js на компьютер пользователя загружается финальная полезная нагрузка. В коде используются команды PowerShell для загрузки нескольких файлов с сервера, среди них исполняемый файл 7zip, запароленный архив, содержащий RAT, а также скрипт для установки клиента NetSupport в системе.

С помощью NetSupport Manager злоумышленники могут получить удаленный доступ к взломанным системам, переносить файлы, запускать приложения, получать местоположение системы и собирать необходимую информацию.

Лучшие LLM ошибаются с ядовитыми грибами в каждом девятом случае

Разработчик Пётр Мигдал проверил, можно ли доверить нейросети самый рискованный этап тихой охоты — определение грибов по фотографии. Короткий ответ: если очень хочется однажды поужинать дважды, то можно. В бенчмарк вошли 1040 фотографий 55 видов грибов, наиболее распространённых в Польше.

Изображения взяли из датасета FungiTastic, созданного на основе Atlas of Danish Fungi. Полная база содержит свыше 600 тыс. снимков с экспертной классификацией, а для части образцов вид подтверждён анализом ДНК.

Модели показывали каждую фотографию и просили назвать пять наиболее вероятных видов на латыни. Дополнительно их не обучали и специальные инструменты не подключали.


Лучше остальных справилась Gemini 3.8 Flash: правильный вид оказался на первом месте в 65% случаев и попал в пятёрку ответов в 85%. Немного отстали Gemini 3.6 Flash с результатами 64% и 85%, а также Gemini 3.7 Flash — 61% и 82%. Внизу таблицы расположились Qwen 3.8 27B, MiniMax-M3 и Qwen 3.8 Flash.


Но высокая точность закончилась там, где начался вопрос безопасности. Gemini 3.8 Flash и Gemini 3.6 Flash примерно в 11% случаев определяли ядовитые грибы как съедобные виды. У GPT-5.6 Sol доля опасных ошибок достигла 24%, у Claude Opus 5 — 29%, а у Qwen 3.8 27B — 36%. То есть последняя модель потенциально отправляла в корзину не тот гриб чаще чем в каждом третьем случае.

Есть важная оговорка: нейросети напрямую не спрашивали, можно ли есть находку. Они определяли вид, а затем исследователь сопоставлял ответы с таблицей съедобности. Некоторые модели и вовсе отказывались давать классификацию.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru