На npm обнаружен зловред, ворующий данные из Яндекс.Браузер

На npm обнаружен зловред, ворующий данные из Яндекс.Браузер

На npm обнаружен зловред, ворующий данные из Яндекс.Браузер

Среди публикаций на портале npm найдено несколько пакетов с подозрительными функциями. Один из них при тестировании показал явно враждебное поведение: он пытался извлечь и слить на сторону локальные данные таких приложений, как Google Chrome, Brave, Opera, Яндекс.Браузер и мессенджер Discord, популярный у геймеров. Вредоносная dll-библиотека просуществовала в реестре npm пять месяцев; за это время ее скачали 100 раз.

Эксперты ИБ-компании Sonatype обнаружили потенциально опасные пакеты в результатах мониторинга открытого репозитория. Три из них схожи по назначению: они инициируют запуск конкретного исполняемого файла (bd.exe, dropper.exe или lib.exe). Что это за экзешники, и каким образом они могут появиться в системе, выяснить не удалось; в поддельных пакетах exe-файлы отсутствуют.

Все три фальшивки опубликовал один и тот же автор, как и четвертую — вредоносную библиотеку discord.dll. Анализ показал, что этот пакет состоит из множества JavaScript-файлов, содержимое которых сильно обфусцировано, а некоторые строки зашифрованы по base64.

После активации зловред ищет на компьютере браузеры на движке Chromium и клиент Discord, а найдя, извлекает данные из профилей пользователя и файлов, хранимых во внутренних базах LevelDB. Поддельная библиотека также собирает информацию о зараженной системе и вместе с остальной добычей пытается отправить ее в некий Discord-канал.

Примечательно, что в Git-репозитории автора зловредная фальшивка числится как JSTokenGrabber — похититель токенов доступа. По словам аналитиков, этот проект по задачам схож с fallguys — вредоносным пакетом, который они обнаружили в загрузках npm в конце августа.

Сбер натравил команду ИИ-агентов на фишинговые сайты

Сбер разработал команду ИИ-агентов, которая разбирает подозрительные сайты меньше чем за минуту. Система уже встроена во внутреннюю платформу киберразведки банка и должна проверять более 200 тыс. ресурсов в квартал.

Работает всё так: четыре агента независимо изучают текст страницы, программный код, инфраструктуру и скриншот, сообщает ТАСС.

Затем собранные улики получают агент-прокурор и агент-адвокат: один ищет признаки фишинга, второй проверяет, не устроила ли система охоту на ведьм. Финальный вердикт выносит агент-судья.

Правда, полностью отдавать ИИ кнопку блокировки в банке пока не готовы. Сейчас система проводит первичный анализ, расставляет угрозы по приоритету и готовит доказательный отчёт, а решение подтверждает специалист. Автономный режим включат после завершения обучения.

В перспективе разработку добавят в платформу X Threat Intelligence, чтобы ею могли пользоваться сторонние организации.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru