Ещё один родной файл Windows можно использовать для загрузки вредоносов

Ещё один родной файл Windows можно использовать для загрузки вредоносов

Ещё один родной файл Windows можно использовать для загрузки вредоносов

Список «родных» исполняемых файлов Windows (LoLBins), с помощью которых можно скачать и запустить вредоносный код, продолжает расти. Известно, что с их помощью атакующий может обойти защитные функции операционной системы.

На этот раз внимание специалистов привлёк файл finger.exe, входящий в комплект Windows и отвечающий за восстановление пользовательской информации на удалённых компьютерах с запущенной службой Finger.

В процессе работы взаимодействие происходит по протоколу Name/Finger. Исследователь в области кибербезопасности Джон Пейдж обнаружил, что TCP/IP-команда Finger в Windows может также выступать в роли загрузчика файла и даже выполнять функции C2-сервера — отправлять команды и извлекать данные.

По словам Пейджа, команды можно маскировать под запросы finger, в этом случае встроенная антивирусная программа Microsoft Defender никак не отреагирует на подозрительную активность.

Специалист опубликовал PoC-скрипты DarkFinger.py и DarkFinger-Agent.bat, чтобы продемонстрировать эксплуатацию finger.exe. Также доступно видео, в котором Пейдж показывает работу скриптов.

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