Фейковые бухгалтерские сайты заражают пользователей банковскими троянами

Фейковые бухгалтерские сайты заражают пользователей банковскими троянами

Фейковые бухгалтерские сайты заражают пользователей банковскими троянами

Group-IB обнаружила сеть бухгалтерских сайтов, заражавших посетителей банковскими троянами Buhtrap и RTM, нацеленными на атаку юридических лиц. Три ресурса, появившихся в апреле этого года, уже успели посетить, как минимум, 200 000 человек.

Жертвами таргетированной атаки хакеров стали финансовые директоры, юристы, бухгалтеры и другие специалисты, использующие в своей работе системы дистанционного банковского обслуживания (ДБО), платежные системы или криптокошельки. На данный момент, как минимум, один ресурс продолжает работу.

Новая преступная схема была раскрыта после того, как Центр реагирования на инциденты информационной безопасности Group-IB (CERT-GIB) зафиксировал попытку загрузки вредоносной программы в одном из российских банков.

В ходе расследования инцидента обнаружилась, что троян был «подсажен» с профильного бухгалтерского ресурса buh-docum[.]ru, содержащего подборку специализированных документов — бланков, контрактов, счетов-фактуры и документов налогового учета.

Анализ сайта buh-docum[.]ru показал, что он был изначально зарегистрирован и заполнен профильным контентом (сайт содержал сотни различных финансовых документов) как приманка для определенной категории посетителей с целью инфицирования их компьютеров. Тематически таргетированный ресурс был направлен на финансовых директоров, главных бухгалтеров, юристов, то есть на тех, кто владеет правами доступа к управлению счетами организаций. Именно благодаря своему профилю деятельности они, как правило, чаще других становятся мишенями хакерских атак.

При скачивании документов с сайта происходила загрузка, а затем запуск троянской программы, созданной хакерской группой Buhtrap (в 2016 году открытый код вируса появился на хакерских формах). Загрузчик собирал информацию о компьютере, проверял историю посещений в браузере, списки упоминания банковских/бухгалтерских приложений, а также данные о различных платежных системах. Особый интерес операторы трояна проявляли к криптовалютным системам. Поиск осуществлялся по списку, состоящему из более чем 400 ключевых поисковых запросов (так называемых «ключевиков»).

Если программа обнаруживала один из таких «ключевиков», сервер отдавал команду на загрузку троянов Buhtrap или RTM, нацеленных на атаку на юридических лиц, кражу денег в системах ДБО и из различных платежных систем.

Исследуя сайт buh-docum[.]ru, сотрудники CERT Group-IB обнаружили связанные между собой ресурсы-близнецы, практически не отличающиеся контентом. Сеть фальшивых бухгалтерских сайтов насчитывала, как минимум, пять ресурсов, объединенных общей задачей: распространение вредоносных программ при скачивании бухгалтерских бланков и счетов.

Среди таких ресурсов специалисты Group-IB выявили:

  • buh-docum[.]ru,
  • patrolpolice[.]org.ua,
  • buh-blanks[.]ru,
  • buh-doc[.]online,
  • nbsp;buh-doc[.]info.

Два домена были зарегистрированы еще в сентябре 2017 года, остальные работали всего несколько месяцев. Посетителями каждого из сайтов за это время стало 200 тыс. потенциальных жертв. Ресурсы регулярно появлялись в топе поисковой выдачи по соответствующим запросам («скачать бухгалтерские бланки», «скачать бланк», «налоговая декларация скачать» и др.). Общий объем посещаемости по всем ресурсам фальшивой бухгалтерской сети на данный момент не установлен: это сотни тысяч пользователей.

По оценке Group-IB, данной в отчете «Hi-Tech Crime Trends 2017», каждая такая атака ежедневно приносит злоумышленниками, в среднем до 1,2 млн рублей. На данный момент большинство фальшивых бухгалтерских сайтов заблокированы либо находятся в процессе блокировки.

«Тактика атакующих изменилась: вектором распространения троянов стала не традиционная вредоносная рассылка и не взломанные популярные сайты, а создание новых тематических ресурсов, на которых злоумышленники размещали код, предназначенный для загрузки троянов, — замечает Ярослав Каргалев, заместитель руководителя CERT Group-IB. —  В итоге невнимательность одного сотрудника компании может привести к серьезным потерям для всего бизнеса: по нашим данным ежедневно происходит минимум по 2 успешных атаки на компании с использованием вредоносных программ для ПК, в результате которых в среднем злоумышленники похищают 1,2 млн рублей. Кроме того, мы не исключаем, что таких ресурсов могло быть больше».

Новый вектор ProAttack позволяет незаметно внедрять бэкдоры в LLM

Промпт-инжиниринг давно стал нормой при работе с большими языковыми моделями. Но, как выясняется, вместе с удобством он приносит и новую поверхность атаки. Исследователи представили вектор под названием ProAttack, который позволяет внедрять бэкдор в модель через промпты, причём делать это почти незаметно.

В тестах атака показывала эффективность, близкую к 100%, причём без классических красных флагов вроде странных токенов или подмены меток.

В обычных атаках на NLP-модели злоумышленники добавляют в данные подозрительные слова или фразы и меняют метки. Такие вещи уже научились отслеживать. 

ProAttack идёт другим путём. Вместо явных «триггеров» он использует разные промпты для обучающих данных:

  • для части данных (целевая категория) — вредоносный промпт;
  • для остальных — обычный, чистый.

 

При этом сами тексты выглядят нормально, а метки остаются корректными. В итоге модель учится ассоциировать конкретный промпт с нужным злоумышленнику результатом.

А дальше всё просто: на этапе использования достаточно подать вход с этим промптом, и бэкдор срабатывает.

Особенно опасно, что атака остаётся эффективной даже при небольшом количестве данных. В ряде случаев хватало буквально нескольких (около шести) «отравленных» примеров, чтобы внедрить бэкдор.

Метод протестировали на разных задачах, включая даже медицинские сценарии (например, суммаризацию радиологических отчётов). И там он тоже показал высокую эффективность, практически не ухудшая качество работы модели.

Исследователи проверили ProAttack против популярных методов защиты — ONION, SCPD, back-translation и fine-pruning. Ни один из них не смог полностью остановить атаку.

В качестве возможного решения предлагается использовать LoRA (parameter-efficient fine-tuning). Идея в том, что такие методы ограничивают количество параметров, которые модель может менять при дообучении. А значит, ей сложнее запомнить связь между триггером и целевым результатом.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru