В 2021 году троян Trickbot докучал клиентам Amazon, Microsoft и банков

В 2021 году троян Trickbot докучал клиентам Amazon, Microsoft и банков

В 2021 году троян Trickbot докучал клиентам Amazon, Microsoft и банков

В очередной публикации, посвященной TrickBot, эксперты Check Point разобрали три ключевых модуля постоянно эволюционирующего трояна. По данным ИБ-компании, в прошлом году атаки с участием вредоноса затронули 60 известных брендов, в том числе Amazon, Microsoft, Google, Paypal, Wells Fargo и Royal Bank of Canada.

Больше прочих от козней неугомонного Windows-зловреда страдали клиенты финансовых институтов и ИТ-компаний. В странах Азиатско-Тихоокеанского региона атаки TrickBot затронули 3,3% организаций, в Европе — 1,9%, в Северной Америке — 1,4% при глобальном показателе 2,2%. 

 

В закромах зловреда исследователи насчитали более 20 модулей, которые загружаются и исполняются по желанию оператора. Большой ущерб жертвам причиняет injectDll — компонент, отвечающий за кражу банковских и учетных данных. Этот модуль также умеет отслеживать присутствие отладчика и при попытке анализа вредоносного кода провоцирует сбой браузера.

Компонент tabDll отвечает за кражу учетных данных из памяти LSASS, а также за распространение TrickBot по сети с помощью SMB-эксплойта EternalRomance (CVE-2017-0145). Модуль pwgrabc помогает зловреду воровать пароли из браузеров и других приложений, включая Outlook, RDP, OpenSSH, OpenVPN и TeamViewer.

Аналитики из Check Point не преминули отметить высокий профессионализм разработчиков трояна и продуманность его инфраструктуры. Эти два фактора позволили ботоводам после попытки ликвидации вредоносной сети за год поднять еще 160 тыс. боевых единиц.

Cloud.ru представила фильтр, скрывающий конфиденциальные данные от ИИ

На конференции GoCloud 2026 компания Cloud.ru анонсировала Guardrails Filter — инструмент для более безопасной работы с генеративным ИИ. Его задача довольно понятная: не дать конфиденциальным данным случайно утечь в большую языковую модель.

Схема работы выглядит так: сервис проверяет текст запроса, ищет в нём конфиденциальные данные — например, персональные сведения, банковские реквизиты, API-ключи и другие секреты, — затем маскирует их и только после этого отправляет обезличенный запрос в модель. Когда модель возвращает ответ, система подставляет реальные значения обратно.

Иначе говоря, пользователь получает нормальный результат, но сами чувствительные данные не уходят за пределы корпоративного контура в исходном виде.

Сейчас инструмент рассчитан на работу с моделями из сервиса Cloud.ru Foundation Models. В этой платформе доступно более 20 моделей разных типов, включая text-to-text, audio-to-text и image-text-to-text. При этом Cloud.ru отдельно уточняет, что механизм фильтрации будет доступен и в формате on-premise, то есть для установки на стороне самого заказчика.

Появление такого инструмента хорошо вписывается в общий тренд: компании всё активнее используют генеративный ИИ, но тема утечек данных остаётся одной из главных причин, почему внедрение идёт не так быстро, как хотелось бы. Особенно это чувствительно для отраслей, где много персональной и служебной информации, — например, для здравоохранения, ретейла и госсектора.

Кроме того, Cloud.ru сообщила, что добавила в Foundation Models LLM-модель российской компании HiveTrace с Guardrails-механизмом. По заявлению компании, такая модель должна лучше справляться с рисками вроде промпт-инъекций, утечки системных инструкций и некорректной обработки выходных данных.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru