MyloBot утверждает, что застукал вас на порносайте, требует $2732

MyloBot утверждает, что застукал вас на порносайте, требует $2732

MyloBot утверждает, что застукал вас на порносайте, требует $2732

Анализ новой версии MyloBot, проведенный в ИБ-компании Minerva, показал, что за три года выполняемый в памяти Windows-зловред мало изменился. Он по-прежнему прилагает много усилий, чтобы остаться незамеченным, однако созданный на его основе ботнет используется лишь для шантажа по электронной почте.

Вредонос MyloBot впервые привлек внимание ИБ-экспертов в 2018 году — прежде всего богатым набором средств сокрытия от обнаружения. Обойти антивирусы ему помогает использование техники process hollowing (создание нового экземпляра запущенного процесса в состоянии ожидания и замена легитимного кода в памяти вредоносным).

Эти боты умеют выявлять исполнение под отладчиком, в виртуальной машине и песочнице, отключать встроенный антивирус Microsoft и помощника по обновлению Windows, выжидать две недели перед подключением к C2. Они также не терпят конкуренции и безжалостно прибивают exe-процессы, не связанные с работой ОС.

Датированный 2022 годом образец MyloBot, которого изучили израильтяне, отличается от предшественников отсутствием некоторых антидебаг- и антиВМ-функций, а также видоизмененной схемой внедрения вредоносного кода. Помимо классического process hollowing зловред также применяет еще две техники:

  • APC injection  (использует очередь асинхронного вызова процедур потока для выполнения полезной нагрузки в контексте svchost.exe) и
  • подмену DLL с помощью CreateRemoteThread (при вызове эта функция создает поток в адресном пространстве процесса, в данном случае любого 64-битного или notepad.exe).

К удивлению аналитиков, цель, которую преследовали операторы столь хитроумного зловреда, оказалась тривиальной: загруженный с C2-сервера финальный пейлоад попытался отослать спам-сообщение с требованием $2732 в биткоинах за уничтожение компромата, которым якобы владеет отправитель.

Автор письма утверждал, что ему удалось заразить компьютер адресата, когда тот зашел на порносайт, и в итоге получить компрометирующие видеозаписи (жертва во время просмотра порноконтента). В случае отказа платить шантажист грозился разослать эти материалы по всем контактам, украденным с помощью вредоноса из Facebook, мессенджера и email.

 

Анализ также показал, что MyloBot сохранил способность загружать и другие, дополнительные файлы. Видимо, ботоводы решили обеспечить себе бэкдор на случай продолжения атаки.

AM LiveПодписывайтесь на канал "AM Live" в Telegram, чтобы первыми узнавать о главных событиях и предстоящих мероприятиях по информационной безопасности.

34% тестировщиков применяют ИИ для генерации кода, 28% — для тест-кейсов

2ГИС решила разобраться, как себя чувствует русскоязычное QA-сообщество: чем пользуются тестировщики, как устроены процессы и как в работу проникает искусственный интеллект. В исследовании поучаствовали 570 QA-специалистов, почти половина из них работают в крупных компаниях.

57% опрошенных сказали, что подключаются к разработке фич ещё на этапе обсуждения требований — то есть задолго до появления кода.

Лишь 20% приходят в проект только после завершения разработки. А вариант «подключаюсь, когда в продакшене что-то сломалось» — уже почти экзотика.

89% команд используют автотесты — от юнитов до UI. Но вот инструменты вокруг них, вроде поддержки, аналитики и стабильности, применяют далеко не все. Например, код-ревью автотестов делают только 39% опрошенных, а 28% команд вообще не отслеживают никаких метрик и работают «вслепую».

ИИ используют не все, и в основном — для рутинных задач

Хотя ИИ уже прочно вошёл в мир тестирования, чаще всего его применяют для типовых задач:

  • написание тестового кода (34%),
  • генерация тест-кейсов (28%),
  • и тестовых данных (26%).

 

Более продвинутые сценарии вроде анализа тестов, автоматического поиска багов и визуального тестирования пока используются редко. Например, только 5% автоматизируют дефект-дискавери, и лишь 4% пробуют AI для визуальных проверок. А 22% QA-специалистов вообще не используют ИИ в своей работе.

Главные проблемы в тестировании

На первом месте — сжатые сроки. Об этом сказали 71% участников опроса. На втором — слабое вовлечение QA в процессы (40%) и нехватка квалифицированных специалистов (37%).

Как измеряют качество

  • Главная метрика — количество найденных багов (58%).
  • Покрытие автотестами учитывают 43%, покрытие кода — только 23%.
  • Стабильность тестов (например, чтобы они не «флапали») отслеживают всего 15% команд.

Что будет с профессией дальше? Мнения разделились:

  • 37% считают, что всё уйдёт в тотальную автоматизацию;
  • 35% уверены, что ничего особо не поменяется;
  • почти треть верит, что QA станет глубже интегрироваться в специфические направления вроде ИБ и производительности;
  • 27% видят будущее за DevOps и SRE — то есть тесной работой на всех этапах: от разработки до эксплуатации.
AM LiveПодписывайтесь на канал "AM Live" в Telegram, чтобы первыми узнавать о главных событиях и предстоящих мероприятиях по информационной безопасности.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru