Группа FIN7 загружает в память банкоматов новый RAT-вредонос

Группа FIN7 загружает в память банкоматов новый RAT-вредонос

Группа FIN7 загружает в память банкоматов новый RAT-вредонос

Киберпреступная группа FIN7 добавила в свой набор новый вредоносный инструмент — загрузчик, доставляющий пейлоады непосредственно в память. Также в арсенале злоумышленников появился модуль, внедряющийся в легитимное программное обеспечение банкоматов, предназначенное для удалённого администрирования.

Команда исследователей FireEye обнаружила несколько семплов внедряющегося в память вредоноса, ему дали имя — BOOSTWRITE. При этом в память может загружаться множество пейлоадов, включая бэкдор Carbanak, который как раз связывают с хакерами из группы FIN7.

Помимо этого, BOOSTWRITE доставляет в систему банкомата RAT-зловред RDFSNIFFER. В процессе заражения загрузчик расшифровывает пейлоад при помощи ключей шифрования, полученных от операторов.

Далее BOOSTWRITE загружает собственную DLL в память заражённого ATM. Для расшифровки встроенных вредоносных составляющих требуется соответствующий ключ.

«Судя по всему, пейлоады это библиотеки PE32.DLL, которые в случае успешной атаки загружаются в память, даже не притрагиваясь к файловой системе», — пишут эксперты.

В процессе анализа одного из образцов специалисты обнаружили, что загрузчик устанавливает в систему два зловреда: бэкдор Carbanak и новый модуль RDFSNIFFER.

Последние семплы были подписаны сертификатом, выданным MANGO ENTERPRISE LIMITED. На VirusTotal ни один антивирусный движок не распознал вредоноса в этих образцах.

AM LiveПодписывайтесь на канал "AM Live" в Telegram, чтобы первыми узнавать о главных событиях и предстоящих мероприятиях по информационной безопасности.

Антиплагиат научился выявлять текст, сгенерированный нейросетями

Разработчики системы «Антиплагиат» сообщили о достижении 98% точности в определении текстов, созданных с помощью искусственного интеллекта. Это на 35% выше по сравнению с предыдущими версиями. Алгоритм был обучен и протестирован на материалах, сгенерированных нейросетями deepseekV3 и GPT-4o.

Новая модель ориентирована на анализ академических и научных текстов. В процессе обучения использовалась коллекция работ, собранная за 20 лет взаимодействия с российскими вузами.

Это позволило повысить точность в выявлении ИИ-сгенерированного контента в курсовых, дипломных и научных работах.

Согласно исследованию проекта «Я – профессионал», 85% российских студентов регулярно используют нейросети, в основном — для поиска информации. При этом 43% используют ИИ для подготовки рефератов, эссе и других письменных работ, а около четверти — для создания презентаций.

Применение генеративного ИИ вызывает обеспокоенность и в научной среде, в частности из-за проблем с достоверностью, вызванных так называемыми галлюцинациями ИИ.

На фоне этого большинство российских университетов используют системы проверки уникальности текста. В частности, по данным разработчиков, 92% участников государственной программы «Приоритет 2030» применяют «Антиплагиат» в своей работе.

Исполнительный директор компании «Антиплагиат» Евгений Лукьянчиков отметил, что обновление направлено на повышение качества академического письма и соблюдение норм научной этики.

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