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.

VK научила ИИ-модель следить за интересами пользователей во всех сервисах

VK научила одну ИИ-модель следить за интересами пользователей сразу в нескольких своих сервисах. Лайки, репосты, комментарии, пропуски и другие обезличенные действия теперь складываются в единый нейропрофиль. Технология уже работает во «ВКонтакте», VK Видео и VK Клипах. В основе решения лежит трансформерная модель.

Она учитывает не только само действие, но и контекст: в каком сервисе оно произошло, с каким контентом, у какого автора, как давно и после каких событий. Ведь просмотр длинного ролика в VK Видео и молниеносный свайп в VK Клипах — сигналы совершенно разного калибра.

Объединив их, модель должна точнее отличать устойчивые интересы от случайных действий. Иначе один неосторожный лайк, и лента уже неделю уверена, что пользователь мечтает смотреть исключительно обзоры пылесосов.

По данным VK, после внедрения нейропрофиля время просмотра контента в VK Клипах выросло на 5,5%. Следующим шагом стало нейросетевое ранжирование: алгоритм в реальном времени сопоставляет интересы пользователя с характеристиками публикаций и решает, что поднять в ленте, а что отправить подальше.

В ходе экспериментов пользователи стали на 15% чаще делиться контентом, на 10% чаще открывать его на весь экран и на 5% чаще ставить лайки. Таким образом, VK получила не только более цепкие рекомендации, но и более эффективный инструмент для показа рекламы.

Технология работает внутри Discovery-платформы VK, запущенной в 2025 году. Она объединяет инфраструктуру рекомендаций, поиска и рекламы во всех продуктах компании. Благодаря этому нейропрофиль и новое ранжирование можно подключать к другим сервисам без капитального ремонта их архитектуры.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru