Киберпреступники обфусцируют около 26% вредоносного JavaScript-кода

Киберпреступники обфусцируют около 26% вредоносного JavaScript-кода

Киберпреступники обфусцируют около 26% вредоносного JavaScript-кода

Исследователи в области кибербезопасности изучили более 10 тысяч образцов зловредов, написанных на JavaScript, чтобы выяснить, насколько часто злоумышленники маскируют вредоносный код. Оказалось, что обфускация применяется приблизительно в 26% случаев.

Такое намеренное «запутывание» кода призвано усложнить задачу ИБ-аналитиков, которые будут изучать семплы вредоносных скриптов. Более того, обфускация бонусом позволяет обойти отдельные защитные программы.

Добиться сложного для понимания кода можно несколькими способами: внедрить в скрипт неиспользуемый (мусорный) код, нетипично разделить или слить код или использовать паттерны шестнадцатеричной системы счисления.

Специалисты компании Akamai проанализировали 10 тысяч семплов вредоносного JavaScript-кода, среди которых были дропперы, элементы фишинговых страниц, а также инструменты для онлайн-мошенничества, Magecart-сниппеты, криптомайнеры и т. п.

В 26% этих образцов применялась та или иная форма обфускации, позволяющая злоумышленникам обойти детектирование антивирусными решениями. Код большей части изученных образцов был подозрительно похож, но это может быть следствием использования одинаковых упаковщиков.

 

Тем не менее эксперты обращают внимание на тот факт, что методы обфускации используются и на легитимных популярных сайтах. Например, 0,5% ресурсов, входящих в топ Alexa, также применяют обфускацию.

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