Kaspersky вышла на вредоноса, способного расшифровывать TLS-трафик

Kaspersky вышла на вредоноса, способного расшифровывать TLS-трафик

Kaspersky вышла на вредоноса, способного расшифровывать TLS-трафик

«Лаборатория Касперского» обнаружила новую вредоносную программу, способную расшифровывать TLS-трафик без необходимости перехватывать или видоизменять его. Предположительно, за операциями этого вредоноса стоит киберпреступная группировка Turla.

Выявленный экспертами антивирусной компании образец получил имя Reductor, впервые его атаки были замечены в апреле. Исследователи нашли связь этого зловреда с другим трояном — COMpFun.

По словам специалистов «Лаборатории Касперского», Reductor уникален тем, что может манипулировать TLS-сертификатами. Такой подход открывает возможность для маскировки установщиков вредоносных программ под легитимный софт.

«Помимо обычных для RAT-вредоносов функций (выгрузка, загрузка и выполнение файлов), авторы Reductor оснастили его возможностью манипуляции цифровыми сертификатами. Благодаря этому зловред может помечать зашифрованный трафик уникальными идентификаторами», — пишет «Лаборатория Касперского».

Исследователи уточнили, что Reductor распространяется либо за счёт инфицирования популярных установщиков (Internet Downloader Manager, WinRAR и прочее), либо через троян COMpFun, который может скачивать и устанавливать другие вредоносные программы в систему.

В отличие от стандартной практики атак «Человек посередине» или кражи ключей, Reductor заражает один из браузеров — Chrome или Firefox.

«Злоумышленники нашли действительно интересный способ помечать TLS-трафик — они вообще не трогают сетевые пакеты. Вместо этого операторы проанализировали исходный код Firefox и Chrome, благодаря чему нашли способ пропатчить PRNG-функции в памяти процесса», — объясняют специалисты.

Скомпрометировав генератор случайных чисел, вредонос будет в состоянии отслеживать, как шифруется трафик при установке жертвой TLS-подключения.

Поскольку эти данные можно расшифровать, атакующий способен вклиниться в трафик в момент его передачи.

Лучшие LLM ошибаются с ядовитыми грибами в каждом девятом случае

Разработчик Пётр Мигдал проверил, можно ли доверить нейросети самый рискованный этап тихой охоты — определение грибов по фотографии. Короткий ответ: если очень хочется однажды поужинать дважды, то можно. В бенчмарк вошли 1040 фотографий 55 видов грибов, наиболее распространённых в Польше.

Изображения взяли из датасета FungiTastic, созданного на основе Atlas of Danish Fungi. Полная база содержит свыше 600 тыс. снимков с экспертной классификацией, а для части образцов вид подтверждён анализом ДНК.

Модели показывали каждую фотографию и просили назвать пять наиболее вероятных видов на латыни. Дополнительно их не обучали и специальные инструменты не подключали.


Лучше остальных справилась Gemini 3.8 Flash: правильный вид оказался на первом месте в 65% случаев и попал в пятёрку ответов в 85%. Немного отстали Gemini 3.6 Flash с результатами 64% и 85%, а также Gemini 3.7 Flash — 61% и 82%. Внизу таблицы расположились Qwen 3.8 27B, MiniMax-M3 и Qwen 3.8 Flash.


Но высокая точность закончилась там, где начался вопрос безопасности. Gemini 3.8 Flash и Gemini 3.6 Flash примерно в 11% случаев определяли ядовитые грибы как съедобные виды. У GPT-5.6 Sol доля опасных ошибок достигла 24%, у Claude Opus 5 — 29%, а у Qwen 3.8 27B — 36%. То есть последняя модель потенциально отправляла в корзину не тот гриб чаще чем в каждом третьем случае.

Есть важная оговорка: нейросети напрямую не спрашивали, можно ли есть находку. Они определяли вид, а затем исследователь сопоставлял ответы с таблицей съедобности. Некоторые модели и вовсе отказывались давать классификацию.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru