Загадочный вредонос Lu0bot ставит экспертов в тупик уже четвёртый месяц

Загадочный вредонос Lu0bot ставит экспертов в тупик уже четвёртый месяц

Загадочный вредонос Lu0bot ставит экспертов в тупик уже четвёртый месяц

Даже спустя четыре месяца после первого появления Lu0bot — нового семейства вредоносных программ — сообщество специалистов в области кибербезопасности до сих пор пытается выяснить, для чего этот зловред был создан, какова его основная задача.

Исследователь, действующий под онлайн-псевдонимом Fumik0_, углубился в изучение таинственного вредоноса и представил несколько выводов.

Впервые Lu0bot попался экспертам в феврале 2021 года, тогда он выступал в качестве пейлоада второй стадии в атаках GCleaner. Если кто не знает, GCleaner — разработчик сомнительного софта, который продаёт киберпреступникам доступ к компьютерам пользователей.

Lu0bot представляет собой маленький кусок кода на C/C++, он загружает и устанавливает в заражённые системы сервер Node.js, а затем использует сложный многослойный JavaScript-код, чтобы запутать исследователей и скрыть свои истинные цели.

Помимо этого, Lu0bot прибегает к помощи множества самых разных алгоритмов шифрования: XOR, AES-128-CBC, Diffie-Hellman и Blowfish. Вредонос также случайным образом переключается между UDP и TCP.

Одно специалисты выяснили точно — Lu0bot отлично собирает данные жертвы и информацию о заражённой системе. Однако такую функциональность можно встретить у многих вредоносных программ. Как отметил Fumik0_, Lu0bot может быть чем угодно — от бэкдора до трояна, открывающего удалённый доступ.

Подпишитесь на новости

Orion soft предложил посчитать пользу от ИИ через платформу StarScale AI

Orion soft анонсировал StarScale AI — платформу, которая должна показать, сколько компания тратит на искусственный интеллект и что получает взамен. Потому что внедрение нейросети звучит эффектно ровно до вопроса финансового директора: а окупается это всё когда?

Как объясняет разработчик, решение объединяет сведения об ИИ-инструментах, моделях и сценариях использования. Расходы и эффект можно рассматривать по компании, подразделениям, командам и отдельным пользователям.

Платформа собирает данные о запросах, потреблении токенов и инфраструктурных затратах, связывает их с конкретными сотрудниками и проектами. Задача — выяснить, какие инструменты действительно востребованы, а какие просто красиво числятся в отчёте о цифровизации.

Помимо расходов, заявлена оценка результата: например, сэкономленного рабочего времени и его денежного эквивалента. На этой основе бизнесу предлагают решать, какие ИИ-проекты развивать, какие оптимизировать, а какие пора закрывать.

По сценарной оценке Orion soft, крупный российский бизнес в 2026 году может потребить 912,5 трлн токенов примерно на 237 млрд рублей. Это расчёт возможного потребления, а не уже выставленный рынку счёт.

Главная задача продукта — ответить на вопрос: нейросеть помогает зарабатывать и экономить или просто уверенно превращает бюджет в токены? Для корпоративного ИИ это разговор куда полезнее очередного соревнования по числу запущенных ассистентов.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru