Троян QBot научился перехватывать цепочки легитимных электронных писем

Троян QBot научился перехватывать цепочки легитимных электронных писем

Троян QBot научился перехватывать цепочки легитимных электронных писем

Операторы знаменитого трояна QBot используют новый подход в атаках. Чтобы выкрасть учётные и финансовые данные, киберпреступники перехватывают электронные письма из легитимных цепочек коммуникации.

Новую тактику авторов QBot описали в своём отчёте специалисты компании Check Point. Под угрозой находятся пользователи Microsoft Outlook, поскольку специальный модуль трояна способен собирать и компрометировать цепочки электронных писем.

QBot (Qakbot и Pinkslipbot) — своего рода швейцарский армейский нож в мире вредоносных программ. На сегодняшний день этот зловред поразил по меньшей мере 100 тысяч жертв в США, Индии и Израиле.

Попав в атакуемую систему, QBot может не только похищать различные данные, но также разворачивать шифровальщик и осуществлять ряд других опасных действий, недоступных обычным вредоносам.

Новый образец QBot, зафиксированный специалистами летом этого года, уже успел затронуть около 5% организаций по всему миру. На устройство жертвы троян проникает с помощью фишинговых документов, содержащих ссылки на ZIP-архивы.

И тут в дело вступает новый интересный модуль, описанный исследователями Check Point. Он извлекает все цепочки электронных писем из Outlook-клиента пользователя, после чего загружает их на командный сервер (C2).

Скомпрометированные письма используются для дальнейшего распространения QBot. Адресаты будут по умолчанию доверять приходящим сообщениям, так как они отправлены известным собеседником.

Следовательно, велик шанс, что получатель запустит вложения и продолжит путь трояна.

VK научила ИИ-модель следить за интересами пользователей во всех сервисах

VK научила одну ИИ-модель следить за интересами пользователей сразу в нескольких своих сервисах. Лайки, репосты, комментарии, пропуски и другие обезличенные действия теперь складываются в единый нейропрофиль. Технология уже работает во «ВКонтакте», VK Видео и VK Клипах. В основе решения лежит трансформерная модель.

Она учитывает не только само действие, но и контекст: в каком сервисе оно произошло, с каким контентом, у какого автора, как давно и после каких событий. Ведь просмотр длинного ролика в VK Видео и молниеносный свайп в VK Клипах — сигналы совершенно разного калибра.

Объединив их, модель должна точнее отличать устойчивые интересы от случайных действий. Иначе один неосторожный лайк, и лента уже неделю уверена, что пользователь мечтает смотреть исключительно обзоры пылесосов.

По данным VK, после внедрения нейропрофиля время просмотра контента в VK Клипах выросло на 5,5%. Следующим шагом стало нейросетевое ранжирование: алгоритм в реальном времени сопоставляет интересы пользователя с характеристиками публикаций и решает, что поднять в ленте, а что отправить подальше.

В ходе экспериментов пользователи стали на 15% чаще делиться контентом, на 10% чаще открывать его на весь экран и на 5% чаще ставить лайки. Таким образом, VK получила не только более цепкие рекомендации, но и более эффективный инструмент для показа рекламы.

Технология работает внутри Discovery-платформы VK, запущенной в 2025 году. Она объединяет инфраструктуру рекомендаций, поиска и рекламы во всех продуктах компании. Благодаря этому нейропрофиль и новое ранжирование можно подключать к другим сервисам без капитального ремонта их архитектуры.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru