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.

Подпишитесь на новости

Роскомнадзор встроил машинное обучение в систему фильтрации трафика

Роскомнадзор внедрил механизм фильтрации интернет-трафика на основе машинного обучения и потратил на него 2,27 млрд рублей. Это следует из паспорта ведомственной программы цифровой трансформации на 2026-2028 годы. В документе указано, что РКН использует отечественную модель, развернутую на собственной инфраструктуре.

Ее название не раскрывается, большая языковая модель в системе не применяется.

С паспортом программы ознакомился Forbes. Механизм встроен в автоматизированную систему обеспечения безопасности российского сегмента интернета (АСБИ).

Через нее Роскомнадзор управляет ТСПУ, оборудованием для фильтрации трафика на сетях операторов связи. На установку новых и модернизацию действующих ТСПУ в 2026 году заложено 3,99 млрд рублей основного финансирования и еще 6,2 млрд рублей дополнительного.

О планах использовать ИИ для фильтрации стало известно в январе. В мае ведомство собиралось взять для этого модель Astra AI от «Группы Астра».

VPN в описании механизма прямо не упоминается. Дмитрий Кутейников из RKS Global считает, что модель может оценивать вероятность использования VPN по внешним признакам, например по размеру и ритму пакетов или длительности сессии, без чтения содержимого. По его словам, под ошибочную блокировку могут попасть корпоративные VPN и облачные сервисы.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru