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.

Российский ИИ силён в науке, но застревает на пути к рынку

Россия стала третьей среди стран БРИКС и 20-й в мире по числу научных работ, представленных на десяти ведущих международных конференциях по машинному обучению и искусственному интеллекту. Результаты исследования опубликовал Наукометрический центр НИУ ВШЭ.

В 2020-2025 годах, по данным «Известий», российские организации представили 560 исследований, которые получили более 12,3 тыс. цитирований.

Средний показатель международной цитируемости составил 3,59 — выше, чем у Индии с её 3,10, несмотря на значительно меньший объём публикаций. Работ меньше, зато читают их заметно внимательнее.

Сильнее всего российская научная школа выглядит в математике машинного обучения, оптимизации и анализе формальных понятий. Заметные результаты также есть в компьютерном зрении и речевых технологиях.

Более 40% отечественных публикаций подготовлены при участии бизнеса. Среди компаний лидирует «Яндекс», среди университетов — НИУ ВШЭ и Сколтех, среди некоммерческих организаций — AIRI.

Но между хорошей статьёй и работающим продуктом всё ещё лежит довольно широкий технологический овраг. Развитию мешают дефицит вычислительных мощностей, ограниченный доступ к качественным данным и слабый перенос исследований в коммерческие решения. Отставание особенно заметно в обработке естественного языка, ИИ-агентах и инфраструктурных технологиях.

В Минцифры заявили, что намерены стимулировать спрос на отечественные ИИ-решения, развивать вычислительную инфраструктуру, совершенствовать регулирование и ускорять внедрение научных разработок.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru