Русскоговорящие хакеры прячут вредонос Zebrocy в VHD-файлах

Русскоговорящие хакеры прячут вредонос Zebrocy в VHD-файлах

Русскоговорящие хакеры прячут вредонос Zebrocy в VHD-файлах

Русскоговорящие киберпреступники, стоящие за распространением вредоносной программы Zebrocy, задействовали новый способ доставки зловреда высокопоставленным чиновникам. Чтобы избежать обнаружения, злоумышленники стали прятать вредонос в файлы формата VHD (Virtual Hard Disk).

Именно этот способ группировка APT28 (Fancy Bear, Sofacy, Strontium, Sednit) задействовала в последних атаках целевого фишинга, пытаясь установить в системы жертв вредоносную программу Zebrocy.

Этот зловред, кстати, предстаёт в разных формах и написан на нескольких языках программирования: AutoIT, C++, C#, Delphi, Go, VB.NET. В последних атаках фигурировала Go-версия вредоноса, хотя раньше операторы предпочитали Delphi.

Известно, что Windows 10 поддерживает VHD-файлы «из коробки» — операционная система без проблем монтирует их в качестве внешних дисков, позволяя пользователю просмотреть содержимое таких файлов.

В сентябре 2019 года исследователи в области кибербезопасности выяснили, что антивирусные движки не проверяют содержимое VHD до монтирования. Эта особенность открыла новый вектор атаки для профессиональных киберпреступников.

Специалисты компании Intezer в конце ноября наткнулись на VHD, загруженный в сервис VirusTotal. Как показали логи, этот файл залили из Азербайджана. Внутри эксперты нашли PDF и исполняемый файл, замаскированный под документ Microsoft Word. Именно последний оказался вредоносной программой Zebrocy.

 

Что касается PDF-файла, то там была обычная презентация Sinopharm International Corporation, китайской фармацевтической компании, которая в настоящее время занимается разработкой вакцины против COVID-19.

А вот Zebrocy продемонстрировал очень низкий процент детектирования на площадке VirusTotal — только девять антивирусных движков из 70 распознали угрозу. Специалисты считают, что с помощью нового варианта вредоносной программы злоумышленники атакуют высокопоставленных чиновников Азербайджана. Например, Delphi-вариант зловреда использовался именно для этого.

Сигналы Wi-Fi позволяют определять активность человека за стеной

В конце февраля в топы GitHub Trending неожиданно вырвался проект с открытым исходным кодом RuView, который раньше был известен как Wi-Fi DensePose. На первый взгляд это ещё один эксперимент на стыке ИИ и граничных вычислений, но на деле история куда интереснее и тревожнее.

RuView показывает, что обычные сигналы Wi-Fi можно использовать не только для связи, но и буквально для «чтения» происходящего в помещении.

Система умеет отслеживать движения человека, оценивать позу тела и даже фиксировать дыхание и сердечный ритм, причём без камер, без интернета и, как утверждают разработчики, даже через стены.

С технической точки зрения проект опирается на анализ Channel State Information (CSI) — данных о том, как радиоволны рассеиваются, отражаются и меняются при взаимодействии с телом человека. В отличие от примитивных метрик уровня сигнала, CSI даёт куда более детальную картину: учитываются амплитуда и фаза сигнала по множеству поднесущих. Именно это и позволяет системе замечать микроскопические изменения, возникающие, когда человек двигается, сидит, спит или просто дышит.

По данным Ruvnet, RuView построен на базе академических исследований специалистов Университета Карнеги — Меллона. Для работы системе достаточно сети из 4-6 недорогих узлов на ESP32-S3, а общий бюджет такого комплекта может составлять примерно 54 доллара. Эти сенсоры формируют радиочастотную модель помещения, а ИИ затем анализирует, как человеческое тело меняет картину распространения сигнала.

 

Разработчики заявляют, что платформа обрабатывает данные с частотой до 54 тысяч кадров в секунду благодаря оптимизированной кодовой базе на Rust. Поверх этого работает нейросеть, которая переводит изменения поля Wi-Fi в 17 ключевых точек тела — от головы и локтей до коленей и бёдер. Кроме позы, система, как утверждается, может отслеживать дыхание в диапазоне 6-30 вдохов в минуту и пульс в диапазоне 40-120 ударов в минуту.

На бумаге всё это выглядит как красивая технология для спасателей, медицины и ухода за пожилыми. И действительно, сценарии звучат гуманно: мониторинг состояния человека без камер, поиск людей в задымлённых помещениях, наблюдение за пациентами без носимых датчиков. Но у технологии есть и другая сторона, куда менее комфортная.

Эксперты по кибербезопасности уже предупреждают, что RuView открывает новую категорию рисков: скрытое физическое наблюдение, которое почти невозможно заметить. Сигналы Wi-Fi проходят через мебель, стены и перекрытия, а значит, теоретически злоумышленник может разместить недорогие модули рядом со зданием и анализировать происходящее внутри. В отличие от камер, такой способ не зависит от освещения, дыма или прямой видимости. А поскольку работа идёт на физическом уровне радиосигнала, шифрование вроде WPA3 здесь не помогает.

Отдельная проблема в том, что такая схема практически не оставляет привычных сетевых следов. Если устройство пассивно анализирует радиосреду, администраторам сложно обнаружить его стандартными средствами мониторинга. На этом фоне возникают и юридические вопросы: например, как регулировать технологию, которая не собирает изображения или прямые идентификаторы, но всё равно позволяет следить за человеком в реальном пространстве.

Среди возможных защитных мер специалисты называют рандомизацию CSI на стороне роутеров, хотя пока это скорее исследовательское направление. Более надёжным вариантом считается физическое RF-экранирование: металлические сетки, экранирующие материалы или специальные покрытия для помещений с повышенными требованиями к безопасности.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru