Группировка Turla использует коды состояния HTTP для управления шпионом

Группировка Turla использует коды состояния HTTP для управления шпионом

Группировка Turla использует коды состояния HTTP для управления шпионом

Специалисты антивирусной компании «Лаборатория Касперского» обнаружили новый вариант вредоносной программы COMpfun, контролирующей заражённый компьютер с помощью кодов состояния HTTP. Принято считать, что за атаками COMpfun стоит российская правительственная кибергруппировка Turla.

Впервые этот вредонос попал в поле зрения исследователей в ноябре. Киберпреступники используют COMpfun в операциях кибершпионажа против дипломатических представительств в странах Европы.

Как объясняют эксперты, не раз столкнувшиеся с атаками Turla, киберпреступная группировка любит использовать нестандартные методы установки вредоносных программ, которые помогают маскировать шпионские кампании.

В последних атаках, по словам экспертов «Лаборатории Касперского», Turla прибегла к новому подходу: используемая в атаках вредоносная программа получает инструкции от командного центра (C&C) в виде кодов состояния HTTP.

Именно таким образом действует зловред COMpfun, который на деле представляет собой классический троян удалённого доступа (RAT). Обосновавшись в системе жертвы, COMpfun может собирать информацию о компьютере, фиксировать нажатия клавиш и снимать скриншоты рабочего стола.

Помимо этого, киберпреступники оснастили COMpfun ещё двумя нововведениями. Во-первых, вредоносная программа теперь мониторит подключение USB-устройств к заражённому компьютеру — это помогает распространять зловред и на другие устройства.

Во-вторых, злоумышленники переработали принцип взаимодействия с командным сервером. Чтобы скрыть отправляемые вредоносу команды, операторы Turla разработали собственный протокол, использующий коды состояния HTTP.

Например, если сервер отвечает COMpfun сначала кодом 402, а затем — 200, вредонос загрузит все собранные данные на сервер злоумышленников. С частичным списком команд можно ознакомиться ниже:

 

Более трех четвертей россиян не отличают нейросетевой контент от реального

Согласно исследованию агентств Spektr и СКОТЧ, 77% участников не смогли отличить изображения, созданные нейросетями, от реальных фотографий. В опросе приняли участие около 1000 человек. Респондентам в случайном порядке показывали пять изображений, из которых четыре были сгенерированы ИИ, а одно — подлинное.

Результаты исследования приводит РБК. Корректно определить сгенерированные изображения смогли лишь 23% опрошенных.

При этом в более молодых возрастных группах показатели оказались выше. Среди респондентов до 30 лет правильный ответ дали 30%, в группе 31–44 года — 25%.

В числе признаков «настоящего» фото участники называли убедительные детали, реалистичные свет и тени, а также естественную улыбку человека в кадре. Например, изображение с улыбающимся мужчиной чаще других считали реальным участники в возрасте 45–60 лет — 28% из них выбрали именно этот вариант.

Примечательно, что доля тех, кто ошибается при определении ИИ-контента, растёт. Согласно результатам исследования MWS, опубликованным летом 2025 года, правильно распознать сгенерированные изображения смогли более трети респондентов.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru