Группировка Fancy Bear вернулась с новым необычным бэкдором

Группировка Fancy Bear вернулась с новым необычным бэкдором

Группировка Fancy Bear вернулась с новым необычным бэкдором

Свежие атаки киберпреступной группировки Fancy Bear продемонстрировали, что злоумышленники используют обновлённый набор инструментов, среди которых есть бэкдор, написанный на новом языке. Последнюю вредоносную кампанию Fancy Bear обнаружили эксперты ESET.

Fancy Bear также известна под именами APT28, Sednit, Sofacy и Strontium, ее принято считать спонсируемой правительством группой, занимающейся целевыми кибератаками.

Ранее жертвами этой группировки становились: всемирное антидопинговое агентство WADA, Национальный комитет Демократической партии США, украинские военные и различные государственные организации.

Западные эксперты считают, что за Fancy Bear стоит правительство России, а сама группировка активна с 2004 года. При этом исследователи отмечают, что участники группы постоянно совершенствуют кибероружие в своём арсенале.

В ходе последних атак, о которых сообщили специалисты ESET, Fancy Bear пытались взломать системы министерств иностранных дел и различных посольств, располагающихся в Европе и Азии. Начиналось все по традиции с фишинговых писем, содержащих вредоносные пейлоады. Однако жемчужиной этих атак стал новый бэкдор.

Злоумышленники воспользовались новым языком — Nim, разработанным для сочетания достоинств Python, Ada и Modula. Исполняемые файлы Nim поддерживают все основные платформы: Microsoft Windows, Linux и macOS.

В общей сложности в каждой атаке Fancy Bear использует шесть модулей, а завершающим этапом в систему устанавливается бэкдор Golang. Вредонос собирает информацию о заражённом хосте и в течение первых нескольких минут снимает скриншоты каждые 35 секунд. Все эти данные и файлы отравляются на командный сервер — C&C.

Cloud.ru представила фильтр, скрывающий конфиденциальные данные от ИИ

На конференции GoCloud 2026 компания Cloud.ru анонсировала Guardrails Filter — инструмент для более безопасной работы с генеративным ИИ. Его задача довольно понятная: не дать конфиденциальным данным случайно утечь в большую языковую модель.

Схема работы выглядит так: сервис проверяет текст запроса, ищет в нём конфиденциальные данные — например, персональные сведения, банковские реквизиты, API-ключи и другие секреты, — затем маскирует их и только после этого отправляет обезличенный запрос в модель. Когда модель возвращает ответ, система подставляет реальные значения обратно.

Иначе говоря, пользователь получает нормальный результат, но сами чувствительные данные не уходят за пределы корпоративного контура в исходном виде.

Сейчас инструмент рассчитан на работу с моделями из сервиса Cloud.ru Foundation Models. В этой платформе доступно более 20 моделей разных типов, включая text-to-text, audio-to-text и image-text-to-text. При этом Cloud.ru отдельно уточняет, что механизм фильтрации будет доступен и в формате on-premise, то есть для установки на стороне самого заказчика.

Появление такого инструмента хорошо вписывается в общий тренд: компании всё активнее используют генеративный ИИ, но тема утечек данных остаётся одной из главных причин, почему внедрение идёт не так быстро, как хотелось бы. Особенно это чувствительно для отраслей, где много персональной и служебной информации, — например, для здравоохранения, ретейла и госсектора.

Кроме того, Cloud.ru сообщила, что добавила в Foundation Models LLM-модель российской компании HiveTrace с Guardrails-механизмом. По заявлению компании, такая модель должна лучше справляться с рисками вроде промпт-инъекций, утечки системных инструкций и некорректной обработки выходных данных.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru