Неуловимый JavaScript-дроппер щедро раздает RAT-троянов и инфостилеров

Неуловимый JavaScript-дроппер щедро раздает RAT-троянов и инфостилеров

Неуловимый JavaScript-дроппер щедро раздает RAT-троянов и инфостилеров

Исследователи из HP обнаружили нового JavaScript-зловреда, который уже активно используется для засева троянов удаленного доступа и программ для кражи информации. Вредонос, получивший кодовое имя RATDispenser, пока плохо детектируется антивирусами.

Новоявленный загрузчик, по данным экспертов, объявился в интернете три месяца назад. Из 155 выявленных образцов 94% работали как дроппер, то есть не использовали сетевые соединения для доставки целевой полезной нагрузки.

Распространяется RATDispenser через спам-письма с вредоносным вложением. Для маскировки приаттаченный файл снабжен двойным расширением — .txt.js.

С той же целью вирусописатели используют обфускацию; при запуске зловред расшифровывает себя и записывает VBScript-файл в папку %TEMP%, используя cmd.exe. В итоге на машину жертвы загружается RAT-троян или инфостилер.

На настоящий момент выявлено восемь разных вредоносов, доставляемых с помощью RATDispenser. Чаще всего это STTRAT или WSHRAT, остальные (AdWind, Formbook) — менее чем в 20% случаев. Не исключено, что операторы JavaScript-загрузчика предоставляют его в пользование как сервис (Malware-as-a-Service, MaaS).

Эксперты различают три версии вредоноса; больше пока не найдено, но в ближайшее время могут появиться новые. На VirusTotal, по данным HP, загружено 77 сэмплов; средний уровень детектирования — всего 11%.

Умным агентам строят цифровые клетки: в России рождается новый рынок ИБ

Крупные российские компании разрабатывают системы контроля автономных ИИ-агентов. Спрос на такие решения растёт вслед за способностями нейросетей: вчера они сочиняли письма, а сегодня уже запускают код, открывают файлы и самостоятельно ходят по корпоративным системам. Оставлять такого сотрудника без присмотра становится опасно.

Основой нового направления стала инфраструктура harness — программная обвязка вокруг языковой модели, сообщают «Известия».

Она подключает память, данные и внешние инструменты, определяет доступные агенту действия и решает, когда нужно остановиться и позвать человека.

Собственные harness-решения создают Яндекс, MWS AI, «Сбер» и другие компании. Они разрабатывают маршрутизацию запросов между моделями, контроль расхода вычислительных ресурсов, мониторинг операций и защитные барьеры.

В Т1 сообщили, что за год число запросов бизнеса на механизмы контроля ИИ-агентов выросло примерно втрое. Около 80% обращений связаны с доступом к корпоративным данным, предотвращением утечек и обязательным подтверждением критических решений человеком.

Наиболее активно такими системами интересуются банки, промышленность, государственные организации и ретейл. По оценке ГК «Солар», российский рынок продуктов для защиты ИИ уже в 2026 году может достичь 1-2 млрд рублей, а вместе с услугами — 4 млрд. К концу десятилетия другие эксперты допускают рост сегмента до 3-8 млрд рублей.

Отдельный риск заключается в том, что языковая модель не всегда способна отличить данные от инструкции. Вредоносная команда, спрятанная в письме или документе, может заставить агента выполнить опасное действие. Поэтому контроль должен работать за пределами самой LLM: проверять запросы, ответы и обращения к инструментам.

Представители ФСТЭК России считают, что угрозы передачи конфиденциальной информации в сторонние ИИ-сервисы уже покрываются действующими требованиями. Минцифры продолжает работу над регулированием отрасли.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru