Вредоносные Excel-файлы обходят антивирусы с помощью .NET-библиотеки

Вредоносные Excel-файлы обходят антивирусы с помощью .NET-библиотеки

Вредоносные Excel-файлы обходят антивирусы с помощью .NET-библиотеки

Киберпреступная группировка использует хитрую тактику для обхода антивирусных сканеров с помощью вредоносных таблиц в формате Excel. В своих атаках злоумышленники прибегают к помощи .NET-библиотеки.

На активность группы обратили внимание специалисты компании NVISO Labs, они же присвоили ей имя — Epic Manchego. Это относительно новая группировка, действующая с июня.

Под прицелом злоумышленников находятся компании по всему миру, которым направляются специальные фишинговые письма с вложенной вредоносной таблицей.

Казалось бы, на первый взгляд ничего необычного — таких атак тысячи. Однако команда NVISO отметила особенность вложенных Excel-документов, которым удавалось обходить антивирусные проверки.

Дело в том, что операторы Epic Manchego задействовали .NET-библиотеку под названием EPPlus, с помощью которой компилировали таблицы. Как правило, разработчики используют эту библиотеку в своих приложениях, чтобы добавить функции вроде «Сохранить как таблицу» или «Экспортировать в Excel».

EPPlus можно использовать для создания файлов в различных форматах таблиц. Поддерживается даже Excel 2019. Именно этим и пользуются киберпреступники — сохраняют свои вредоносные документы в формате Office Open XML (OOXML). Этот подход отличается тем, что у таких сгенерированных таблиц отсутствует секция со скомпилированным VBA-кодом.

Как известно, антивирусные программы ищут признаки вредоносного содержимого как раз в VBA-коде. В этом случае логично объясняется низкий процент детектирования вложенных в фишинговые письма Excel-файлов.

64% ИИ-приложений для iPhone оказались с дырой в защите

Исследователи из Wake Forest University обнаружили масштабную проблему в экосистеме iOS-приложений с искусственным интеллектом. Анализ показал, что сотни программ фактически оставляют открытыми ключи доступа к нейросетям и серверным компонентам, что позволяет злоумышленникам использовать их инфраструктуру в своих целях.

Для исследования специалисты разработали инструмент LLMKeyLens, который анализирует сетевой трафик приложений и выявляет утечки учетных данных, используемых для работы с OpenAI, Gemini, DeepSeek, Mistral и другими ИИ-сервисами.

Из более чем 38 тысяч приложений App Store исследователи отобрали 444 программы с подтверждёнными функциями на базе больших языковых моделей. Результаты оказались неприятными: у 282 приложений, или 64% выборки, были обнаружены утечки ключей доступа или других механизмов подключения к ИИ-сервисам.

 

Причем в 146 случаях проблема позволяла напрямую использовать чужие ресурсы. Некоторые приложения передавали API-ключи OpenAI и других провайдеров в открытом виде прямо в сетевых запросах. Другие скрывали ключи на сервере, но оставляли открытыми прокси-серверы, через которые любой желающий мог отправлять запросы к нейросетям.

Особенно часто проблемы встречались в приложениях для продуктивности, обучения, развлечений, здоровья и образа жизни. Лидером по доле уязвимых программ стала категория Health & Fitness.

Исследователи также обнаружили крайне небрежное отношение к защите токенов доступа. В некоторых случаях JWT-токены действовали годами, а отдельные системы выдавали их со сроком действия до 100 лет. Более того, некоторые серверы принимали даже просроченные токены.

После обнаружения проблем разработчиков всех 282 приложений уведомили об уязвимостях. Через 90 дней специалисты провели повторную проверку. Патчи выпустили только 78 приложений — это около 28% от числа уязвимых программ. Еще 66 приложений остались доступными для эксплуатации даже после уведомления.

Авторы исследования считают, что причина проблемы проста: многие разработчики стремятся максимально быстро интегрировать ИИ-функции и уделяют недостаточно внимания защите инфраструктуры.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru