Киберпреступники Cobalt усовершенствовали свой эксплойт-билдер ThreadKit

Киберпреступники Cobalt усовершенствовали свой эксплойт-билдер ThreadKit

Киберпреступники Cobalt продолжают совершенствовать свои техники и инструменты для атак на финансовые организации. Эксперты обнаружили в Сети новую, более функциональную версию эксплойт-билдера ThreadKit, авторство которого принадлежит как раз участникам группы Cobalt.

Свой подробный анализ новой версии вредоносного инструмента предоставили специалисты компании Fidelis. По их словам, способ распространения нового зловреда остается неизменным — фишинговые рассылки.

Впервые обновленный инструмент попался на глаза исследователям в конце октября этого года. Эксперты сразу отметили новый метод работы с макросами, который взяли на вооружение киберпреступники.

Новая техника позволяет в ходе атак загружать вредоносный код частями, а затем объединять его уже в полностью рабочий исполняемый файл. Благодаря ThreadKit злоумышленники могут найти уязвимости во многих системах, и с помощью них проникнуть в сеть организации.

В результате конечной целью киберпреступников является загрузка в систему жертвы бэкдора CobInt.

«Нас заинтересовал файл, находящийся по ссылке hxxps://sepacloud[.]org/File/Doc/Transaction.doc. Мы проанализировали его объекты, используя специальный декодер», — пишут эксперты в отчете (PDF).

Весной этого года эксперты отмечали, что ThreadKit использует уязвимость в Adobe Flash.

Anti-Malware TelegramПодписывайтесь на канал "Anti-Malware" в Telegram, чтобы первыми узнавать о новостях и наших эксклюзивных материалах по информационной безопасности.

Исследователи спрятали зловреда в модели нейросети, и это сработало

В Университете Китайской академии наук убедились, что использование технологии нейронных сетей для доставки вредоносного кода способно надежно скрыть его от антивирусов. Исследование показало, что в модели можно безбоязненно подменить до половины искусственных нейронов — потеря производительности составит менее 7%, и защитные сканеры вряд ли заметят присутствие зловреда.

Для экспериментов была выбрана (PDF) сверточная нейросеть AlexNet — классическая модель, зачастую используемая для проверки эффективности алгоритмов машинного зрения. Вооружившись несколькими образцами реальных вредоносов, исследователи по-разному прятали их в скрытых слоях сети, фиксируя процент замен и точность предсказаний при прогоне контрольных изображений.

В итоге оказалось, что в 178М-байтовую модель AlexNet можно внедрить до 36,9МБ стороннего кода с потерей производительности менее 1%. Проверка результатов с помощью 58 антивирусов из коллекции VirusTotal не дала ни одного положительного срабатывания.

Для проведения атаки злоумышленнику, со слов исследователей, нужно вначале построить нейросеть и потренировать ее на заранее подготовленном наборе данных. Можно также приобрести уже обученный образец, внедрить вредоносный код и убедиться, что его присутствие не влечет неприемлемую потерю производительности. Подготовленная модель публикуется в общедоступном хранилище и начинает раздаваться, например, как апдейт в рамках атаки на цепочку поставок.

Предложенный подход предполагает дизассемблирование вредоносного кода перед встраиванием в искусственные нейроны. Обратную сборку выполняет программа-загрузчик, запущенная на целевом устройстве. Исполнение зловреда при этом можно предотвратить, если настройки атакуемой системы предусматривают верификацию загружаемого ИИ-контента. Выявить непрошеного гостя сможет также статический или динамический анализ кода.

«Обнаружить такого зловреда с помощью антивирусов в настоящее время затруднительно, — комментирует известный ИБ-специалист Лукаш Олейник (Lukasz Olejnik). — Но причина лишь в том, что никому в голову не приходит искать его в подобном месте».

Эксперты предупреждают, что рост популярности технологии нейросетей открывает новые возможности для злоупотреблений. Ее можно использовать, например, для взлома CAPTCHA, троллинга, шантажа и мошенничества, а также засева бэкдоров (PDF). Исследование возможных сценариев абьюза ИИ — залог успешной борьбы с этой ИБ-угрозой.

Anti-Malware TelegramПодписывайтесь на канал "Anti-Malware" в Telegram, чтобы первыми узнавать о новостях и наших эксклюзивных материалах по информационной безопасности.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru