Google рассказала о брокере, предоставляющем Conti готовый доступ к сетям

Google рассказала о брокере, предоставляющем Conti готовый доступ к сетям

Google рассказала о брокере, предоставляющем Conti готовый доступ к сетям

Специалисты Google по исследованию киберугроз (Threat Analysis Group, TAG) выявили тесные партнерские связи между операторами RaaS-сервиса Conti (шифровальщик как услуга) и группой хакеров, торгующей доступом к взломанным сетям.

Группировка, которую в TAG идентифицируют как Exotic Lily, привлекла внимание экспертов тем, что для получения первичного доступа применяла эксплойт CVE-2021-40444 — для критической уязвимости в браузерном движке MSHTML, который используют приложения Microsoft Office.

Патч на тот момент (сентябрь 2021) уже существовал, но обновления только начали раздаваться, и злоумышленники спешили опробовать новую лазейку, пока пользователи Windows ее не закрыли. Предприимчивые хакеры рассылали вредоносные письма; отправляя по 5 тыс. поддельных сообщений на адреса сотен организаций (аналитики в общей сложности насчитали 650 таких юрлиц).

Засеваемые с их помощью зловреды — кастомный загрузчик Bumblebee и модифицированный Cobalt Strike — помогали авторам мошеннических рассылок получить постоянный доступ к системам, открывающим вход в сети целевых компаний. Плоды своих усилий Exotic Lily выставляла на продажу, отдавая предпочтение покупателям, готовым щедро заплатить за уже открытую дверь.

Как оказалось, одним из постоянных клиентов брокера первичного доступа является банда Conti, связанная тесными узами с ботоводами TrickBot. Ее шифровальщики (в прошлом году появился также Diavol) неоднократно появлялись в сетях, вскрытых хакерами Exotic Lily. Вначале это были в основном медицинские учреждения и ИТ-компании, но со временем взломщики стали менее разборчивыми.

В своих рассылках Exotic Lily активно использует социальную инженерию — выступает от имени несуществующих компаний или вымышленных персонажей, подменяет домен отправителя (в большинстве случаев использует реальное имя домена, но в другой TLD-зоне).

Заявленных отправителей мошенники зачастую прописывают в Сети, создавая поддельные профили LinkedIn с фото, сгенерированными с помощью ИИ. Иногда отправителем числится реальный сотрудник известной компании — его ПДн хакеры добывают в соцсетях или PR-базах данных (RocketReach, CrunchBase).

Вступая в контакт с намеченной жертвой, злоумышленники предлагают рассмотреть привлекательное деловое предложение, а затем в ходе переписки подсовывают ей вредоносную ссылку. Полезную нагрузку Exotic Lily размещает на публичном файлообменнике (WeTransfer, TransferNow, OneDrive) и оттуда же отправляет заключительное письмо, используя встроенную функцию рассылки нотификаций о готовности поделиться контентом.

 

Когда документы с MHTML-эксплойтом стали терять эффективность, злоумышленники переключились на ISO-файлы со спрятанным BazarBackdoor, он же BazarLoader.

Анализ активности Exotic Lily показал, что хакеры работают по 9 часов в сутки и 5 дней в неделю. Часовой пояс — скорее всего Центральная или Восточная Европа.

ИИ превращает пару постов в Instagram в убедительный фишинг

Исследователи из Техасского университета в Арлингтоне и Государственного университета Луизиана показали, как несколько публичных постов в Instagram (принадлежит корпорации Meta, признанной экстремистской и запрещённой в России) можно превратить во вполне убедительные фишинговые письма.

Злоумышленнику достаточно посмотреть открытый профиль: фото, подписи, поездки, хобби, дни рождения, отношения, а дальше генеративный ИИ сам соберёт письмо.

В рамках эксперимента исследователи сгенерировали около 18 тыс. фишинговых писем с помощью пяти больших языковых моделей, включая GPT-4, Claude 3 Haiku, Gemini 1.5 Flash, Gemma 7B и Llama 3.3. Для персонализации использовалась публичная активность 200 пользователей Instagram.

 

Письма строились вокруг разных приёмов социальной инженерии: приманки, запугивания, имитации доверенного контакта, выгодного обмена, эмоционального давления и других сценариев. В результате ИИ вставлял в сообщения детали, которые делают фишинг особенно эффективным: упоминания поездок, местных событий, интересов, личных дат или недавней активности.

Самыми убедительными в тестах оказались письма, созданные GPT-4 и Claude. Они получили высокие оценки по качеству языка, уровню персонализации, эмоциональному воздействию и технической проработке. Более того, ИИ-сообщения выглядели заметно естественнее и персональнее, чем реальные фишинговые письма из датасета APWG eCrime Exchange.

Проверяли это не только на метриках, но и на людях. В эксперименте участвовали 70 человек, которые сравнивали ИИ-фишинг с реальными вредоносными письмами. Результат ожидаемо неприятный: сообщения, сгенерированные ИИ, участникам было сложнее распознать. В отдельных случаях они казались менее подозрительными, чем легитимные письма из исследования.

Ещё один важный вывод: много данных атакующему не нужно. Основной контекст для персонализации обычно находился уже в первых нескольких постах. После пяти публикаций прирост полезной информации начинал снижаться, а 10-15 постов оказалось достаточно, чтобы массово делать таргетированный фишинг.

Защитные механизмы ИИ-моделей тоже не всегда спасали. Исследователи обходили ограничения мягкими формулировками: вместо «обмани пользователя» — «персонализируй сообщение», вместо «фишинг» — «дружеское письмо». В итоге часть систем модерации такие запросы пропускала.

Цена атаки тоже смешная: одно письмо обходилось меньше чем в цент и генерировалось за секунды. И вот это уже главный неприятный момент. Персональный фишинг раньше был дорогим и ручным, а теперь превращается в конвейер.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru