TrickBot не думал умирать: вредонос получил обновлённый модуль для шпионажа

TrickBot не думал умирать: вредонос получил обновлённый модуль для шпионажа

TrickBot не думал умирать: вредонос получил обновлённый модуль для шпионажа

Судя по всему, операторы известной вредоносной программы TrickBot и не думали останавливаться даже после того, как правоохранительные органы всерьёз взялись за них. Как отметили исследователи, киберпреступники обновили инфраструктуру и даже добавили новый модуль.

О новой активности операторов TrickBot рассказали специалисты компании Bitdefender. По словам румынского разработчика защитных программ, новые функции вредоноса позволяют ему шпионить за жертвой с помощью кастомного протокола.

Последний также скрывает передачу данных между TrickBot и командным сервером (C2) киберпреступников. Именно поэтому активность злоумышленников достаточно трудно обнаружить.

«Мы не увидели никаких признаков замедления активности TrickBot», — подчеркнули в Bitdefender.

Эксперты утончили, что зловред начал использовать новую версию модуля «vncDll», разработанного для атак на высокопоставленных лиц. Он получил имя «tvncDll» и позволяет преступникам мониторить и собирать информацию.

Обновлённый модуль взаимодействует с одним из девяти C2-серверов, указанных в файле конфигурации. С помощью командного центра вредоносная программа может загружать дополнительные пейлоады, получать команды и пересылать собранные данные.

Напомним, что в начале месяца мы писали о новой программе-вымогателе с именем Diavol, код которого подозрительно похож на Conti — шифровальщик, доставляемый ботами TrickBot.

Более трех четвертей россиян не отличают нейросетевой контент от реального

Согласно исследованию агентств Spektr и СКОТЧ, 77% участников не смогли отличить изображения, созданные нейросетями, от реальных фотографий. В опросе приняли участие около 1000 человек. Респондентам в случайном порядке показывали пять изображений, из которых четыре были сгенерированы ИИ, а одно — подлинное.

Результаты исследования приводит РБК. Корректно определить сгенерированные изображения смогли лишь 23% опрошенных.

При этом в более молодых возрастных группах показатели оказались выше. Среди респондентов до 30 лет правильный ответ дали 30%, в группе 31–44 года — 25%.

В числе признаков «настоящего» фото участники называли убедительные детали, реалистичные свет и тени, а также естественную улыбку человека в кадре. Например, изображение с улыбающимся мужчиной чаще других считали реальным участники в возрасте 45–60 лет — 28% из них выбрали именно этот вариант.

Примечательно, что доля тех, кто ошибается при определении ИИ-контента, растёт. Согласно результатам исследования MWS, опубликованным летом 2025 года, правильно распознать сгенерированные изображения смогли более трети респондентов.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru