Серверы MS SQL атакует троян, доставляющий Cobalt Strike

Серверы MS SQL атакует троян, доставляющий Cobalt Strike

Серверы MS SQL атакует троян, доставляющий Cobalt Strike

Последний месяц наблюдатели из корейской ИБ-компании AhnLab фиксируют массовый взлом доступных из интернета серверов Microsoft SQL с целью установки тулкита Cobalt Strike. Этот инструмент пентеста пользуется популярностью у злоумышленников: он помогает им расширить присутствие в сети целевой организации.

Атаки на серверы MS SQL обычно используют какую-то незакрытую уязвимость или слабость админ-паролей. В данном случае хакеры, по данным AhnLab, пытаются угадать учетные данные перебором по словарю или списку ходовых вариантов.

Доступные серверы базы данных они отыскивают сканированием портов (служба MS SQL по умолчанию работает на порту 1433). Таким же образом действуют нацеленные на добычу криптовалюты зловреды Kingminer и Vollgar, а также боты LemonDuck при самораспространении по сети.

В рамках текущей кампании злоумышленники используют полученный доступ для выполнения шелл-команд, обеспечивающих загрузку троянского дроппера. Зловред извлекает из себя и расшифровывает код Cobalt Strike, а затем внедряет его в память легитимного процесса MSBuild.exe. Подобные злоупотребления функциональностью Windows нередки; бесфайловый метод загрузки вредоносов помогает надежно скрыть их от антивирусов и обойти белые списки приложений.

Подвергнутый анализу образец Cobalt Strike был снабжен дополнительным средством защиты. При активации этой опции он подгружал Windows-библиотеку wwanmm.dll (WWan Media Manager) и записывал в ее область памяти свой маячок (Beacon). Такой метод сокрытия бэкдор-кода, по словам экспертов, способен уберечь его от обнаружения спецзащитой — средствами анализа содержимого памяти.

О конечной цели текущих атак на серверы MS SQL можно только догадываться: в некоторых логах были обнаружены следы присутствия криптоджекера Vollgar.

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