Модифицированная цепочка эксплойтов для Word помогла обойти антивирусы

Модифицированная цепочка эксплойтов для Word помогла обойти антивирусы

Модифицированная цепочка эксплойтов для Word помогла обойти антивирусы

В ходе новой вредоносной кампании злоумышленники модифицировали известную цепочку эксплойтов для загрузки кейлоггера Agent Tesla, при этом цель киберпреступников заключалась в избежании обнаружения популярными антивирусными решениями. На данный момент известно, что атакующие использовали две уязвимости в Microsoft Word, известные под идентификаторами CVE-2017-0199 и CVE-2017-11882.

Эксплойты для этих брешей есть в открытом доступе, так что для злоумышленников не составило труда обзавестись необходимыми инструментами. По словам аналитиков Cisco Talos, преступники устанавливали по меньшей мере три вредоноса в ходе кампании: Agent Tesla, Loki и Gamarue.

Все эти три злонамеренные программы предназначены для кражи данных. Также Agent Tesla и Gamarue имеют функцию удаленного доступа.

Атаки начинались с электронных писем, содержащих документ Word (DOCX), который загружал файл RTF, завершающий доставку вредоносной программы. Атакующим было важно, чтобы RTF-файл остался незамеченным защитными решениями.

«Только два антивируса из 58 нашли что-то подозрительное, однако они сообщали лишь о некорректно созданном RTF. AhnLab-V3 детектировал файл как RTF/Malform-A.Gen, а Zoner — RTFBadVersion», — пишут специалисты в отчете.

Исследователи отмечают, что именно модификации в цепочке эксплойтов помогли избежать обнаружения вредоноса стандартными антивирусными решениями. Благодаря им злоумышленники смогли оснастить документы подпрограммами для загрузки вредоносной составляющей.

Загрузочный механизм полагался на поддержку встроенных объектов с помощью OLE. В ходе атаки совершенно необязательно было, чтобы пользователь менял настройки Microsoft Word или кликал на что-либо для запуска эксплойта.

Обойти обнаружение антивирусами помогла также обфускация внутри RTF-файла. Углубленный анализ показал, что киберпреступники также изменили значения заголовка OLE-объекта.

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