Русские кибершпионы написали сложный бэкдор для атак Microsoft Exchange

Русские кибершпионы написали сложный бэкдор для атак Microsoft Exchange

Русские кибершпионы написали сложный бэкдор для атак Microsoft Exchange

Российская кибершпионская группировка Turla разработала один из самых сложных бэкдоров, который используется для атак email-серверов Microsoft Exchange. Об этом заявили исследователи антивирусной компании ESET.

Согласно отчету (PDF) экспертов, вредонос, получивший имя LightNeuron, был специально разработан для атак на почтовые серверы Microsoft Exchange.

В сущности, он функционирует в качестве MTA (mail transfer agent), чего ранее не удавалось ни одному известному бэкдору.

«Насколько нам известно, это первая вредоносная программа, разработанная для атак на Microsoft Exchange. Ранее, например, Turla атаковала почтовые серверы с помощью вредоноса Neuron (также DarkNeuron) », — объясняет эксперт ESET Мэттью Фау.

«Другие киберпреступные группы используют более традиционные бэкдоры. А конкретно LightNeuron представляет собой первый зловред, который напрямую интегрируется в рабочий поток Microsoft Exchange».

Благодаря достаточно низкому уровню, на котором функционирует LightNeuron, бэкдор позволяет преступникам получать полный контроль над всем, что проходит через зараженный почтовый сервер.

Соответственно, Turla может перехватывать, перенаправлять и модифицировать как входящий, так и исходящий контент электронных писем.

Более трех четвертей россиян не отличают нейросетевой контент от реального

Согласно исследованию агентств Spektr и СКОТЧ, 77% участников не смогли отличить изображения, созданные нейросетями, от реальных фотографий. В опросе приняли участие около 1000 человек. Респондентам в случайном порядке показывали пять изображений, из которых четыре были сгенерированы ИИ, а одно — подлинное.

Результаты исследования приводит РБК. Корректно определить сгенерированные изображения смогли лишь 23% опрошенных.

При этом в более молодых возрастных группах показатели оказались выше. Среди респондентов до 30 лет правильный ответ дали 30%, в группе 31–44 года — 25%.

В числе признаков «настоящего» фото участники называли убедительные детали, реалистичные свет и тени, а также естественную улыбку человека в кадре. Например, изображение с улыбающимся мужчиной чаще других считали реальным участники в возрасте 45–60 лет — 28% из них выбрали именно этот вариант.

Примечательно, что доля тех, кто ошибается при определении ИИ-контента, растёт. Согласно результатам исследования MWS, опубликованным летом 2025 года, правильно распознать сгенерированные изображения смогли более трети респондентов.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru