Trickbot продал душу Дьяволу

Trickbot продал душу Дьяволу

Trickbot продал душу Дьяволу

В ходе разбора одной из недавних атак эксперты Fortinet обнаружили новую вымогательскую программу с именем Diavol. Анализ ее образцов выявил сходство по коду с Conti — хорошо известным шифровальщиком, для доставки которого зачастую используются боты Trickbot.

Новобранец был запущен в сеть клиента Fortinet вместе с новейшей (третьей) версией Conti, но с интервалом в один день и на разные Windows-машины. Как оказалось, интервенты используют одинаковые параметры командной строки для запуска поиска дисков и шифрования файлов. Однако Diavol отличает отсутствие проверок, предотвращающих шифрование на территории России, и признаков кражи данных для публикации в случае неуплаты выкупа.

Новоявленный зловред также не использует обфускацию — только прячет основные подпрограммы в растровых изображениях, которые эксперты обнаружили в ресурсах исполняемого файла (locker.exe).

Совокупно анализ Diavol выявил 14 различных процедур и функций, выполняемых в следующем порядке:

  • создание идентификатора жертвы;
  • инициализация (копирование вшитых в код параметров конфигурации);
  • регистрация на C2-сервере (расположен в Германии), обновление конфигурации;
  • принудительное завершение Windows-служб и процессов для максимального охвата файлов (Google Chrome, базы данных, веб-серверы, офисные и финансовые приложения, виртуальные машины);
  • инициализация ключа шифрования (публичный RSA);
  • поиск дисков для шифрования (локальные и сетевые общего пользования);
  • поиск файлов для шифрования;
  • удаление теневых копий Windows (чтобы воспрепятствовать восстановлению данных);
  • шифрование (с использованием стандартного WinCrypt API, к итогу добавляется расширение .lock64);
  • замена обоев рабочего стола.

О завершении работы Diavol свидетельствует черный экран, сообщающий жертве о случившемся и предлагающий ознакомиться с информацией в файле README-FOR-DECRYPT.txt. Эти файлы создаются во всех папках независимо от наличия зашифрованных файлов.

В тексте README приведены инструкции со ссылкой на сайт в сети Tor. Продолжая запугивать жертву, злоумышленники утверждают, что похитили данные из сети, и обещают опубликовать их, если не получат деньги. Поскольку признаков кражи аналитики не обнаружили, было решено, что это просто блеф — или задел под будущий функционал.

Для преобразования файлов Diavol использует ассиметричное шифрование — редкий случай для вымогательских программ. Их создатели обычно отдают предпочтение симметричным шифрам, которые работают гораздо быстрее.

Имя нового вредоноса исследователи обнаружили на onion-сайте, созданном злоумышленниками для контроля платежей. Оплата дешифратора принимается в биткойнах.

 

Каким образом Diavol и Conti попали в сеть жертвы, установить не удалось. Поскольку операторы Conti состоят в партнерских отношениях с ботоводами Trickbot, аналитики предположили, что «дьявольская» атака — тоже их инициатива.

Лучшие LLM ошибаются с ядовитыми грибами в каждом девятом случае

Разработчик Пётр Мигдал проверил, можно ли доверить нейросети самый рискованный этап тихой охоты — определение грибов по фотографии. Короткий ответ: если очень хочется однажды поужинать дважды, то можно. В бенчмарк вошли 1040 фотографий 55 видов грибов, наиболее распространённых в Польше.

Изображения взяли из датасета FungiTastic, созданного на основе Atlas of Danish Fungi. Полная база содержит свыше 600 тыс. снимков с экспертной классификацией, а для части образцов вид подтверждён анализом ДНК.

Модели показывали каждую фотографию и просили назвать пять наиболее вероятных видов на латыни. Дополнительно их не обучали и специальные инструменты не подключали.


Лучше остальных справилась Gemini 3.8 Flash: правильный вид оказался на первом месте в 65% случаев и попал в пятёрку ответов в 85%. Немного отстали Gemini 3.6 Flash с результатами 64% и 85%, а также Gemini 3.7 Flash — 61% и 82%. Внизу таблицы расположились Qwen 3.8 27B, MiniMax-M3 и Qwen 3.8 Flash.


Но высокая точность закончилась там, где начался вопрос безопасности. Gemini 3.8 Flash и Gemini 3.6 Flash примерно в 11% случаев определяли ядовитые грибы как съедобные виды. У GPT-5.6 Sol доля опасных ошибок достигла 24%, у Claude Opus 5 — 29%, а у Qwen 3.8 27B — 36%. То есть последняя модель потенциально отправляла в корзину не тот гриб чаще чем в каждом третьем случае.

Есть важная оговорка: нейросети напрямую не спрашивали, можно ли есть находку. Они определяли вид, а затем исследователь сопоставлял ответы с таблицей съедобности. Некоторые модели и вовсе отказывались давать классификацию.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru