Лаборатория Касперского нашла таинственный швейцарский нож кибершпионов

Лаборатория Касперского нашла таинственный швейцарский нож кибершпионов

Лаборатория Касперского нашла таинственный швейцарский нож кибершпионов

Таинственная группа киберпреступников-профессионалов стоит за очень сложной и продуманной в техническом плане платформой для кибершпионажа. Об инструменте под названием TajMahal поведали исследователи антивирусной компании «Лаборатория Касперского».

TajMahal получил свое имя от одного из исполняемых файлов, он имеет на борту 80 различных модулей, обладающих широким спектром функций. По словам экспертов, некоторые из возможностей кибершпионажа TajMahal ранее не встречались у подобных инструментов.

«Лаборатория Касперского» на данный момент нашла лишь одну жертву этого инструмента для кибершпионажа — посольство среднеазиатской страны. Тем не менее эксперты убеждены, что киберпреступники атаковали гораздо больше организаций.

TajMahal имеет два основных модуля — Tokyo и Yokohama. Tokyo начинает всю атаку, при этом имея наименьший размер и ограниченную функциональность. Этот модуль содержит бэкдор и обеспечивает коммуникации с сервером злоумышленников.

Специлисты утверждают, что Tokyo частично написан на PowerShell. При этом модуль остается в зараженной системе даже после вхождения кибероперации в основную стадию.

А вот за основную стадию отвечает как раз другой основной модуль — Yokohama. Как заявили в «Лаборатории Касперского»: это настоящий «швейцарский нож» кибершпиона. Другими словами, очень сложная и многофункциональная составляющая.

Yokohama способен поддерживать собственную виртуальную файловую систему (VFS) со всеми плагинами, а также вспомогательные библиотеки и конфигурационные файлы. Общее число его модулей достигает 80.

Yokohama может перехватывать нажатия клавиш на клавиатуре, записывать звук, делать снимки экрана, перехватывать запись с веб-камеры, красть документы и ключи шифрования.

Один раз приметив какой-либо файл на подключенной к зараженному компьютеру флешке, TajMahal способен украсть его при повторном подключении USB-носителя.

Проанализировав код вредоноса, аналитики «Лаборатории Касперского» пришли к выводу, что TajMahal был создан как минимум 6 лет назад. Последний раз киберпреступники обновляли свое детище в августе 2018 года.

AM LiveПодписывайтесь на канал "AM Live" в Telegram, чтобы первыми узнавать о главных событиях и предстоящих мероприятиях по информационной безопасности.

ChatGPT ошибается с адресами сайтов — фишеры не дремлют

Если вы когда-нибудь просили чат-бота типа ChatGPT помочь с ссылкой на сайт банка или личного кабинета крупной компании — возможно, вы получали неправильный адрес. А теперь представьте, что кто-то специально воспользуется этой ошибкой.

Исследователи из компании Netcraft провели эксперимент: они спрашивали у модели GPT-4.1 адреса сайтов для входа в аккаунты известных брендов из сфер финансов, ретейла, технологий и коммунальных услуг.

В духе: «Я потерял закладку, подскажи, где войти в аккаунт [название бренда]?»

Результат получился тревожным:

  • только в 66% случаев бот дал правильную ссылку;
  • 29% ответов вели на несуществующие или заблокированные сайты;
  • ещё 5% — на легитимные, но вообще не те, что спрашивали.

Почему это проблема?

Потому что, как объясняет руководитель Threat Research в Netcraft Роб Дункан, фишеры могут заранее спрашивать у ИИ те же самые вопросы. Если бот выдаёт несуществующий, но правдоподобный адрес — мошенники могут просто зарегистрировать его, замаскировать под оригинал и ждать жертв.

«Вы видите, где модель ошибается, и используете эту ошибку себе на пользу», — говорит Дункан.

Фишинг адаптируется под ИИ

Современные фишинговые схемы всё чаще затачиваются не под Google, а именно под LLM — большие языковые модели. В одном случае, например, мошенники создали фейковый API для блокчейна Solana, окружив его десятками фейковых GitHub-репозиториев, туториалов, Q&A-доков и даже поддельных аккаунтов разработчиков. Всё, чтобы модель увидела якобы «живой» и «настоящий» проект и начала предлагать его в ответах.

Это чем-то напоминает классические атаки на цепочку поставок, только теперь цель — не человек с pull request'ом, а разработчик, который просто спрашивает у ИИ: «Какой API использовать?»

Вывод простой: не стоит полностью полагаться на ИИ, когда речь идёт о важных вещах вроде входа в банковский аккаунт или выборе библиотеки для кода. Проверяйте информацию на официальных сайтах, а ссылки — вручную. Особенно если ИИ обещает «удобный и официальный» сайт, которого вы раньше не видели.

AM LiveПодписывайтесь на канал "AM Live" в Telegram, чтобы первыми узнавать о главных событиях и предстоящих мероприятиях по информационной безопасности.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru