macOS атакует новый вредоносный майнер, добывающий криптовалюту Monero

macOS атакует новый вредоносный майнер, добывающий криптовалюту Monero

macOS атакует новый вредоносный майнер, добывающий криптовалюту Monero

Многие пользователи macOS сообщили об обнаружении в свои системах процесса с именем «mshelper». Этот процесс, как отмечали пользователи, максимально использовал ресурсы CPU и быстро приводил к разрядке батареи. Оказалось, что mshelper связан с вредоносной программой, добывающей криптовалюту Monero (XMR).

Проанализировав этот macOS-зловред, исследователи не смогли прийти к заключению, как именно он распространяется. Были высказаны предположения, что это могут быть поддельные файлы для установки Flash Player, вредоносные документы или пиратское программное обеспечение.

Эксперты отметили, что файл с именем pplauncher поддерживался в активном состоянии демоном com.pplauncher.plist, это может говорить о том, что у дроппера имелись root-привилегии в системе. Вредонос написан на языке Golang (Go), при этом он весит  довольно много — 3,5 Мб.

«Использование языка Golang привело к тому, что на выходе получился двоичный файл, содержащий более 23 000 функций. Это отчасти доказывает, что разработчик не очень знаком с системой macOS», — говорит анализировавший вредоносную программу эксперт Томас Рид.

После установки лаунчер запускает файл mshelper, который будет майнить криптовалюту. Для майнинга используется инструмент с открытым исходным кодом — XMRig.

«Вообще, этот вредонос не должен представлять опасность для вашего компьютера, если у вас, конечно, нет проблем с повреждениями вентиляторов или забитыми пылью вентиляционными отверстиями — в этом случае майнер моет вызвать перегрев. Несмотря на то, что mshelper представляет собой легитимный инструмент, используемый во вредоносных целях, его все равно нужно удалить из системы», — продолжает Рид.

Исходя из того, что говорили пользователи, антивирусы либо не смогли изначально обнаружить угрозу, либо не смогли до конца удалить ее после обнаружения, так как вредонос появлялся вновь после перезагрузки системы.

В настоящий момент, когда новости о майнере появились на многих ресурсах, разработчики антивирусов, скорее всего, выпустят обновления баз, которые смогут справиться со зловредом.

Более того, пользователи могут и сами избавиться от майнера, для этого достаточно найти и удалить следующие файлы:

/Library/LaunchDaemons/com.pplauncher.plist

/Library/Application Support/pplauncher/pplauncher

После чего перезагрузить компьютер.

В начале прошло месяца специалисты Trend Micro обнаружили бэкдор для macOS, который, по предположениям экспертов, используется группой киберпреступников OceanLotus (другие имена: APT 32, APT-C-00, SeaLotus и Cobalt Kitty).

В ChatGPT нашли уязвимость, позволяющую подсовывать вредоносные ссылки

Исследователь Permiso Анди Ахмети обнаружил неприятный сценарий атаки на ChatGPT: если попросить чат-бота пересказать веб-страницу со скрытыми инструкциями, он может не отличить нормальный контент от вредной подсказки и вывести фишинговую ссылку прямо в ответе.

Проблему Ахмети назвал ChatGPhish. Суть в классической инъекции промпта, только с более наглядным эффектом: страница выглядит обычной, пользователь просит ChatGPT её кратко пересказать, а внутри уже спрятана инструкция для модели — например, добавить в ответ фальшивое предупреждение о безопасности.

В демонстрации исследователь встроил такие инструкции в страницу CloudLens на GitHub. ChatGPT действительно пересказал содержимое страницы, но затем добавил блок в духе системного уведомления: мол, к аккаунту подключили новое устройство. Рядом ссылка «Click here», которая внешне выглядит как часть ответа ChatGPT, но ведёт на домен злоумышленника.

 

То есть пользователь видит не просто подозрительный баннер где-то на сайте, а сообщение, оформленное в привычном стиле ChatGPT. И вот это уже особенно неприятно: доверие переносится с сервиса на вредную ссылку почти автоматически.

Ахмети показал и более хитрый вариант с QR-кодом. Поскольку клиент ChatGPT может отображать Markdown-картинки, атакующий способен заставить модель вывести QR-код в ответе. Пользователь сканирует его телефоном и попадает на сайт злоумышленника, при этом сам URL вообще не отображается в тексте.

 

По словам исследователя, такой сценарий позволяет обойти часть защит на рабочем компьютере: блокировки URL, проверки доменов менеджерами паролей и другие десктопные механизмы. Атака просто переезжает с браузера на смартфон жертвы.

Ахмети сообщил об уязвимости OpenAI через Bugcrowd ещё в конце апреля. Первую заявку отметили как невоспроизводимую, повторную — как дубликат. При этом исследователь говорит, что не получил подтверждения, была ли проблема исправлена.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru