Вредонос Kronos эксплуатирует баг в Office для кражи банковских данных

Вредонос Kronos эксплуатирует баг в Office для кражи банковских данных

Вредонос Kronos эксплуатирует баг в Office для кражи банковских данных

Kronos, также известный как «отец Zeus», представляет собой сложную вредоносную программу, которая может стать причиной многих проблем. Впервые Kronos был обнаружен в 2014 году на киберпреступных российских форумах, его продавали за $7000 (или пробная версия на неделю за $1000). За эту сумму разработчики обещают постоянно обновлять вредонос, оснащая его новыми функциями. И теперь исследователи компании Securonix сообщили, что Kronos получил одно из долгожданных серьезных обновлений.

Securonix опубликовала новое исследование вредоноса Kronos, а точнее его последнего экземпляра, известного также как Osiris. Именно эта версия была обнаружена в июле этого года.

Три отдельные вредоносные кампании, в которых используется Kronos, уже действуют на территории Германии, Японии и Польши. Вся цепочка заражения начинается с фишинга, а также с наборов эксплойтов вроде RIG.

Вредоносные электронные письма содержат специально созданные документы Microsoft Word (также были замечены вложения RTF). Файлы содержат макросы, которые запускают обфусцированные VB-команды.

В ходе заражения эксплуатируется уязвимость CVE-2017-11882, которая затрагивает компонент редактора Microsoft Office Equation. Сама брешь была обнаружена в 2017 году. Если целевая система не была пропатчена, атака позволит злоумышленнику выполнить произвольный код.

Новый вариант вредоносной программы также активно использует сеть Tor, именно за ней прячется командный сервер C&C зловреда. Чтобы связаться с центром, Kronos подключается к нескольким узлам Tor, которые расположены в разных странах.

Некоторые версии также поддерживают дистанционное управление через кастомную библиотеку LibVNCServer.

После запуска в зараженной системе Kronos пытается красть данные из разных источников. Кроме этого, вредонос модифицирует реестр Windows, чтобы внедрить вредоносный код в процессы браузеров. Таким образом, при посещении банковских сайтов будет выполнена атака вида man-in-browser.

Настройки безопасности браузера Firefox также могут быть модифицированы вредоносом.

Конечная цель — получить банковские данные зараженного пользователя. Последние конфигурации вредоносного скрипта периодически подгружаются с командного сервера.

Чтобы обеспечить себе запуск на зараженной машине, зловред копирует себя в папку C: \Users\%\AppData\Roaming вместе с исполняемыми файлами Tor и вредоносными DLL. Также программа записывает себя в пункт автозапуска.

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