В перепрошитых играх, антивирусах и Windows 11 прячется майнер CoinHelper

В перепрошитых играх, антивирусах и Windows 11 прячется майнер CoinHelper

В перепрошитых играх, антивирусах и Windows 11 прячется майнер CoinHelper

Специалисты лаборатории Avast Threat Labs проанализировали вредоносную программу CoinHelper, скрывающуюся за русскоязычными версиями популярного софта, и пришли к выводу, что основной удар зловреда пришёлся на российских пользователей.

Как можно понять по названию вредоноса, CoinHelper предназначен для майнинга криптовалюты. Чтобы максимально успешно распространять майнер, злоумышленники прячут его в нелегальных копиях сотни популярных программ и утилит.

Согласно исследованию Avast Threat Labs, CoinHelper можно обнаружить даже в фейковых копиях Google Chrome, Microsoft Office и Windows 11. Более того, преступники скрыли его и в пиратских версиях почти всех топовых антивирусных программ.

В общей сложности эксперты выявили CoinHelper в 2700 программах, среди которых были игры, утилиты, антивирусы и операционные системы. С помощью вредоносного майнера злоумышленникам удалось заработать около 25 миллионов рублей. Большую часть дохода приносит Monero, за ним идут Bitcoin и Ethereum.

С начала прошлого года Avast зафиксировала более 220 тысяч попыток атаковать пользователей. Наиболее атакуемой страной стала Россия — 83 тысяч попыток заражения (38%). Второе место досталось Украине (42 тыс. атак или 19%).

Исследователи посоветовали пользователям крайне осторожно относиться ко взломанным программам, особенно распространяемым на русскоязычных форумах. Например, взломанная версия антивируса Avast, содержащая CoinHelper, выглядела так:

ИИ-кодер может запустить вредоносную команду из чистого GitHub-репозитория

Доверять ИИ написание кода — удобно. Но, как выяснили исследователи из Mozilla Zero Day Investigative Network (0DIN), иногда ИИ может стать идеальным помощником для киберпреступников. Эксперты продемонстрировали новую технику атаки на разработчиков, использующих ИИ-ассистентов вроде Claude Code.

Вся схема строится вокруг обычного на вид GitHub-репозитория, в котором нет ни вредоносного кода, ни подозрительных команд, ни других очевидных признаков компрометации.

Вместо этого злоумышленники используют привычное желание ИИ починить проект. В репозитории размещается Python-пакет, который при запуске специально выдает ошибку и предлагает выполнить команду инициализации.

Для разработчика это выглядит как типичная проблема при первом запуске проекта. А Claude Code воспринимает сообщение как руководство к действию и автоматически запускает рекомендованную команду, пытаясь исправить ошибку.

Скрипт обращается к DNS TXT-записи, контролируемой злоумышленником, получает оттуда скрытую команду и выполняет ее. Вредоносный код при этом вообще отсутствует в репозитории, он загружается только в момент выполнения.

Такой подход серьезно осложняет обнаружение атаки. Автоматические сканеры и специалисты по безопасности могут не найти ничего подозрительного при анализе проекта, поскольку опасная нагрузка появляется уже после запуска.

Если атака проходит успешно, злоумышленник получает интерактивную оболочку с правами пользователя. Этого достаточно, чтобы похитить API-ключи, токены, переменные окружения, локальные конфигурации и другие секреты разработчика.

В Mozilla предупреждают, что подобные репозитории могут распространяться под видом тестовых заданий при найме, обучающих проектов, статей, блогов или просто через личные сообщения разработчикам.

Исследователи рекомендуют разработчикам внимательно проверять все команды, которые предлагает выполнить ИИ, а создателям агентных помощников — показывать пользователю полную цепочку выполняемых действий, включая код и скрипты, которые подгружаются во время работы.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru