Киберпреступники используют GitHub для размещения фишинговых ресурсов

Киберпреступники используют GitHub для размещения фишинговых ресурсов

Киберпреступники используют GitHub для размещения фишинговых ресурсов

С середины 2017 года злоумышленники использовали GitHub для размещения фишинговых веб-сайтов. Об этом говорит отчет, предоставленный компанией Proofpoint, занимающейся защитой от утечек данных.

По словам исследователей, фишеры располагали свои сайты в каноничном домене $github_username.github.io, при этом используя графику какого-нибудь известного бренда, чтобы ввести пользователей в заблуждение.

HTML-код был незначительно обфусцирован, чтобы скрыть истинное его назначение. В действительности же он отправлял учетные данные в запросе HTTP POST на другой сайт.

«Отправка украденных учетных данных на другой скомпрометированный сайт — отличительная черта всех фишинговых ресурсов, обнаруженных нами в github.io», — пишут эксперты Proofpoint.

«Более того, похоже на то, что фишеры не использовали традиционные PHP-методы, так как платформа github.io не предоставляет такой возможности».

В некоторых случаях домен github.io использовался для перенаправления трафика, это делалось для того, чтобы продлить жизнь фишинговой страницы.

Специалисты Proofpoint вычислили имя пользователя, который модифицировал файлы в затронутых репозиториях, — «greecpaid». Несмотря на то, что аккаунт этого пользователя неактивен в сервисе GitHub, ему недавно удалось обновить некоторые фишинговые ресурсы.

Все вычисленные аккаунты GitHub, занимавшиеся вредоносной деятельностью, были заблокированы 19 апреля.

В марте стало известно, что Университет штата Северная Каролина (NCSU) на протяжении шести месяцев сканировал миллиарды файлов, размещенные в публичных репозиториях GitHub. Как показали результаты, более 100 000 репозиториев «сливали» API-токены и криптографические ключи.

ИИ написал эмулятор NES: Donkey Kong запустили прямо в браузере

Разработчик-энтузиаст Родриго Делдука решил проверить, на что на самом деле способен ИИ в «настоящем» программировании — и добился неожиданного результата. Он сумел заставить Claude сгенерировать рабочий эмулятор NES, пусть и с оговорками. Причём не просто абстрактный код, а вполне функциональный проект, на котором можно запустить, например, Donkey Kong прямо в браузере.

Эмулятор был создан в виде набора Lua-скриптов, которые работают поверх собственного 2D-движка Делдуки — Carimbo.

ИИ сгенерировал отдельные модули для процессора NES, графического чипа (PPU), ввода, шины данных и других компонентов. Всё это действительно «оживает» и взаимодействует между собой так, как должен работать настоящий эмулятор.

NES — одна из самых популярных платформ для эмуляции — консоль старая, картриджная и относительно простая по архитектуре, поэтому её часто используют как учебный пример или тестовую площадку для новых технологий. Но даже на этом фоне задача написать эмулятор — это уже не «крестики-нолики» и не Minesweeper. Тут важны точный тайминг, синхронизация компонентов и корректная эмуляция железа.

 

Исходники проекта Делдука выложил на GitHub, и по ним хорошо видно, насколько всё это сложно даже в минимальной реализации. Названия файлов говорят сами за себя: CPU, PPU, Input, Bus — каждый элемент NES вынесен в отдельный скрипт, и все они должны работать как единый механизм.

Важную роль здесь играет Lua — лёгкий, быстрый и встраиваемый язык с открытой лицензией MIT, который Claude умеет генерировать без особых проблем. А движок Carimbo, написанный на C++23 и использующий SDL, изначально поддерживает Lua-скрипты и умеет работать не только на десктопе, но и на мобильных платформах и в браузере через WebAssembly.

Правда, без ложки дёгтя не обошлось. По словам самого автора и отзывам пользователей, эмулятор получился медленным. В комментариях кто-то иронично заметил, что «цена ИИ-кода» — это падение производительности в 40 раз по сравнению с другими браузерными NES-эмуляторами, да ещё и без звука. Для контраста Делдука вспоминает, как в конце 1990-х играл в NESticle на Pentium 120 — и всё летало.

Тем не менее сам факт остаётся впечатляющим: ИИ смог собрать сложную систему, а не просто игрушечный пример. Да, это не замена ручной разработке и не промышленное качество, но как эксперимент — результат более чем показательный.

Протестировать всё это добро можно здесь, поиграв в Donkey Kong.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru