FIN7 атакует ритейлеров зловредными .doc, якобы созданными на Windows 11

FIN7 атакует ритейлеров зловредными .doc, якобы созданными на Windows 11

FIN7 атакует ритейлеров зловредными .doc, якобы созданными на Windows 11

Автором вредоносных рассылок, нацеленных на клиентов поставщика PoS-терминалов Clearmind Technology, вероятно, является криминальная группировка FIN7. К такому выводу пришли в Anomali, изучив содержимое вложений в письма злоумышленников с рекламой Windows 11 Alpha.

Судя по именам зловредных файлов, их рассылка стартовала в конце июня и продолжалась весь июль. Конечной целью атакующих являлась установка JavaScript-бэкдора, позволяющего красть финансовую информацию.

При открытии документа Microsoft Word, якобы призванного продемонстрировать возможности Windows 11, пользователю предлагалось для просмотра включить активный контент. Это действие запускало сильно обфусцированный макрос, загружающий на машину вредоносный JavaScript — вариант бэкдора, который FIN7 использует как минимум с 2018 года.

 

До подключения к своим серверам VBA-загрузчик извлекает из камуфляжного документа шифрованные списки и, руководствуясь ими, проводит ряд проверок: 

  • ищет имя домена CLEARMIND (связь с PoS-провайдером американских рителейров и владельцев отелей);
  • пытается определить язык, которым пользуется владелец компьютера;
  • ищет признаки виртуального окружения; 
  • удостоверяется в наличии приемлемого для работы объема памяти (не менее 4 Гбайт); 
  • через LDAP ищет объект RootDSE, с помощью которого можно получить имя домена в каталоге Active Directory, к которому привязан данный компьютер.

Если результаты проверок удовлетворительны, в папку временных файлов загружается word_data.js, также заполненный мусорными данными — для маскировки полезной нагрузки. установки JavaScript-бэкдора не происходит в тех случаях, когда обнаружен какой-либо язык из стоплиста (русский, украинский, молдавский, эстонский, сербский, серболужицкий, словацкий, словенский) или присутствие виртуальной машины (имена VMWare, VirtualBox, innotek, QEMU, Oracle, Hyper, Parallels).

Криминальная группировка FIN7, она же Carbanak, действует в интернете как минимум с середины 2015 года и до сих пор активна, несмотря на аресты участников. Вначале она атаковала только банки, но со временем стала также обращать внимание на организации, использующие PoS-оборудование.

Cloud.ru открыл код фильтра, который не отдаст пароли и ПДн нейросети

Cloud.ru открыл исходный код Guardrails Filter — инструмента, который не даёт пользователям случайно скормить языковой модели персональные данные, пароли, API-ключи и другие корпоративные секреты. Компании смогут бесплатно развернуть сервис в собственной инфраструктуре и подключить его к моделям любых провайдеров.

Guardrails Filter встаёт между корпоративным приложением и нейросетью. Перед отправкой запроса он ищет конфиденциальную информацию и заменяет её синтетическими значениями.

Когда модель формирует ответ, сервис возвращает исходные данные на место. В итоге пользователь получает нормальный результат, а условный «пароль_от_прода» не отправляется неизвестно куда вместе с просьбой составить отчёт.

Инструмент уже применяется в среде AI Factory для защиты запросов к сервису Foundation Models, а также в клиентских и внутренних проектах Cloud.ru. Открытая версия не привязана к облачной платформе компании и может работать внутри закрытого ИТ-контура.

Пользователям доступны готовые правила обнаружения конфиденциальной информации. Можно создавать и собственные — например, для номеров договоров, идентификаторов клиентов или кодовых названий проектов. Управление осуществляется через личный кабинет: там разрешается настраивать и тестировать правила, просматривать журналы и отслеживать предупреждения.

В Guardrails Filter также есть Ghost Mode. Он позволяет проверить, какие данные сервис стал бы блокировать, но пока не вмешиваться в реальный трафик. Удобный режим для тех, кто не хочет включать защиту рубильником и затем выяснять, почему половина запросов внезапно исчезла.

На публичном бенчмарке pii-bench инструмент получил 93,1 балла по метрике F1. Заявленная точность срабатываний достигла 99,9% — примерно 999 из 1000 обнаружений должны быть верными.

Исходный код версий Standalone и ExtProc опубликован на GitHub и GitVerse. Теперь защищать корпоративные данные от слишком любознательных нейросетей можно собственными силами и заодно проверить, что именно происходит под капотом.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru