Эксперт создал CobaltSpam для флуда вредоносных серверов Cobalt Strike

Эксперт создал CobaltSpam для флуда вредоносных серверов Cobalt Strike

Эксперт создал CobaltSpam для флуда вредоносных серверов Cobalt Strike

Исследователь в области кибербезопасности на этой неделе опубликовал интересный инструмент, способный зафлудить серверы Cobalt Strike, которые часто используются киберпреступными группировками. В процессе эксплуатации софт может исказить внутренние базы данных злоумышленников.

Инструмент получил имя CobaltSpam, характерно отражающее его назначение. А за созданием тулзы стоит специалист по кибербезопасности Марио Хенкель https://twitter.com/HarioMenkel.

Эксперт поведал изданию The Record, что за основу он взял проект компании SentinelOne — CobaltStrikeParser. Напомним, что последний создан для считывания информации с настроек серверов Cobalt Strike.

Как объяснил Хенкель, его инструмент пингует сервер Cobalt Strike и регистрирует там новые «маяки» (beacons). Термин «beacons» используется в документации Cobalt Strike для обозначения системы, заражённой бэкдором Cobalt Strike.

Основной замысел CobaltSpam заключается в противодействии атакующим, с его помощью у экспертов будет дополнительный инструмент для борьбы с кибергруппами. Например, специалисты после выявления сервера Cobalt Strike могут «забросать» его фейковыми данными, которые введут злоумышленников в заблуждение.

По словам Хенкеля, инструмент работает достаточно быстро и при этом может генерировать 1-2 фейковых маяка в секунду. Таким образом, за ночь исследователи могут зафлудить вредоносный сервер десятками тысяч поддельных данных.

Напомним, что в начале месяца эксперты выявили несколько DoS-уязвимостей в Cobalt Strike. С помощью этих дыр, как отметили специалисты, можно заблокировать каналы связи с командным сервером (C2) атакующих.

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