Вредонос RobbinHood борется с антивирусами с помощью драйвера Gigabyte

Вредонос RobbinHood борется с антивирусами с помощью драйвера Gigabyte

Вредонос RobbinHood борется с антивирусами с помощью драйвера Gigabyte

Распространяющие шифровальщик RobbinHood киберпреступники эксплуатируют уязвимость в драйвере Gigabyte для установки своего вредоносного неподписанного драйвера, предназначенного для отключения антивирусных продуктов.

Таким образом, перед началом шифрования злоумышленники пытаются деактивировать все установленные на рабочих станциях защитные решения.

В обычных условиях процессы защитных механизмов в системах Windows можно завершить только с помощью драйверов уровня ядра. Чтобы уберечь пользователей от таких атак, Microsoft внедрила механизм проверки подписи — только подписанные корпорацией драйверы можно установить в систему.

Теперь же исследователи из компании Sophos описали новую технологию, используемую киберпреступниками для распространения вымогателя RobbinHood.

Первым делом атакующие инсталлируют в систему известный уязвимый драйвер Gigabyte (GDRV.SYS), подписанный Microsoft, а затем задействуют брешь в нём для отключения функции проверки подписи драйверов.

Уязвимость отслеживается под идентификатором CVE-2018-19320, она затрагивает ныне устаревший набор программного обеспечения Gigabyte. В описанных Sophos атаках преступники задействовали исполняемый файл Steel.exe.

Список подлежащих завершению антивирусных процессов находится в файле PLIST.TXT, к которому, к сожалению, исследователи не смогли получить доступ.

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