Троян Dimnie помогал шифровальщику Purga заражать системы

Троян Dimnie помогал шифровальщику Purga заражать системы

Троян Dimnie помогал шифровальщику Purga заражать системы

Эксперты «Лаборатории Касперского» обнаружили вредоносную кампанию по распространению известного шифровальщика Purga. В результате анализа всей цепочки заражения выяснилось, что к установке зловреда имел отношение троянец Dimnie, который передавался через спам. Письма содержали вредоносное вложение или ссылку на вредоносный файл, в обоих случаях внешней оболочкой служил офисный документ – договор, платёжное поручение, инструкция и так далее. Целями хакерской атаки стали организации и частные лица в России.

Зловред Purga известен примерно с середины 2016 года, в зависимости от конфигурации он шифрует как сами файлы на компьютере жертвы, так и имена файлов. Троянец Dimnie, который использовался киберпреступниками при установке этого вредоноса, известен с 2014 года. Он был замечен в ряде атак как на обычных пользователей, так и на юридических лиц – в первую очередь финансовые организации.

В рамках анализа недавней кампании киберпреступников специалисты «Лаборатории Касперского» также выявили установку других вредоносных компонентов – троянца TeamBot и банковского троянца Buhtrap. Загружаемый Dimnie файл зловреда TeamBot представляет собой самораспаковывающийся RAR-архив.

Троянец отправляет на серверы злоумышленников такую информацию, как версия ОС, имя пользователя, модель процессора, объём оперативной памяти, установленный антивирусный продукт, наличие административных привилегий учётной записи. В результате заражения TeamBot скомпрометированная система оказывается открытой для удалённого доступа киберпреступников. Подключившись, они могут выполнять в ней любые действия – к примеру, загружать и запускать произвольные файлы.

«Как показала обнаруженная вредоносная кампания, злоумышленники распространяют шифровальщиков не только напрямую, например, через спам, но и посредством автоматической загрузки на компьютеры, ранее ставшие частью того или иного ботнета. Для предотвращения такого сценария заражения мы рекомендуем использовать надёжное комплексное решение, обеспечивающее многоуровневую защиту», – отметил Фёдор Синицын, старший вирусный аналитик «Лаборатории Касперского».

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