Новый модульный бэкдор способен распространяться по локальной сети

Новый модульный бэкдор способен распространяться по локальной сети

Новый модульный бэкдор способен распространяться по локальной сети

Недавно обнаруженный бэкдор способен распространяться по локальной сети, а также позволяет киберпреступникам устанавливать на скомпрометированный компьютер дополнительные вредоносные программы.

Изначально эксперты наткнулись на этот образец в феврале 2019 года, тогда он был в стадии тестирования. Вредонос получил имя Plurox, он написан на C и скомпилирован с помощью Mingw GCC.

Plurox использует протокол TCP для коммуникации с командным сервером C&C, а также поддерживает установку различных плагинов для расширения своих функциональных возможностей.

Исследователи «Лаборатории Касперского» проанализировали бэкдор, отметив, что он использует два различных порта для загрузки плагинов.

При этом используемые порты и адреса C&C жестко закодированы внутри вредоносной программы.

Специалисты антивирусной компании также обнаружили две подсети, каждая из которых отвечает за разную вредоносную активность. Первая отвечает за передачу бэкдору модулей майнеров (auto_proc, auto_cuda, auto_gpu_nvidia).

Вторая подсеть обеспечивает загрузки других модулей — auto_opencl_amd, auto_miner.

Всего вредонос поддерживает семь команд, благодаря которым он может загружать и запускать файлы с помощью WinAPI CreateProcess. Помимо этого, бэкдор может обновляться и полностью самоуничтожаться.

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