Microsoft обезвредила командную инфраструктуру трояна Zloader

Microsoft обезвредила командную инфраструктуру трояна Zloader

Microsoft обезвредила командную инфраструктуру трояна Zloader

Получив разрешение суда, специалисты Microsoft захватили контроль над 65 доменами, которые использовались для управления ботнетом Zloader. Выявить их удалось совместными усилиями рабочей группы, в которую также вошли эксперты ESET, Black Lotus Labs (в составе Lumen), Avast и подразделения Unit 42 ИБ-компании Palo Alto Networks.

Теперь при поиске C2 по вшитому в код адресу запросы резидентных ботов перенаправляются на подставной сервер Microsoft (sinkhole). Судебный ордер также позволяет обезвредить еще 319 доменов, зарегистрированных ботоводами. Эти имена сгенерированы по DGA (вредонос использует такой механизм в качестве резервного), и рабочая группа уже принимает меры по блокировке аналогичных регистраций в будущем.

В заявлении ESET по этому поводу говорится о трех ботнетах Zloader: эксперты различают их по используемой версии зловреда. Заражения зафиксированы по всему миру, с наибольшей концентрацией в Северной Америке, Японии и Западной Европе.

 

В ходе расследования удалось также идентифицировать создателя компонента вредоносной программы, используемого для загрузки на ботнет шифровальщиков; умельцем оказался Денис Маликов из Симферополя.

По словам Microsoft, целью предпринятых усилий являлась деактивация C2-инфраструктуры Zloader. Противник, конечно, постарается восстановить связь с потерянными ботами, но правоохранительные органы уже поставлены в известность и будут начеку, а ИБ-эксперты продолжат следить за развитием событий на этом фронте.

Модульный троян Zloader впервые появился на интернет-арене в 2007 году и вначале использовался только для кражи финансовой информации у владельцев Windows-машин. Со временем он научился также воровать и другие данные (из браузеров, Microsoft Outlook), регистрировать клавиатурный ввод, делать скриншоты, уклоняться от детектирования и загружать других зловредов, в том числе шифровальщиков.

Владельцы Zloader стали сдавать свой ботнет в аренду, взимая плату за доступ к зараженным компьютерам по модели MaaS (Malware-as-a-Service, вредонос как услуга). По данным Microsoft, этим удобством в свое пользовались криминальные группы, стоявшие за Ryuk, DarkSide и BlackMatter. Распространяется MaaS-зловред различными способами, но чаще всего через спам или вредоносную рекламу в поисковой выдаче.

С прошлого года популярность Zloader как загрузчика пошла на спад, и сейчас его используют, по словам ESET, только две кибергруппы. Однако расслабляться пока рано: эксперты обнаружили в дикой природе новую версию трояна — 2.0 (образцы тестовые, скомпилированы в июле прошлого года).

ИИ экономит 11 часов в неделю, но 6 из них уходят на присмотр за ботом

Искусственный интеллект попал в неудобную статистику. Новое исследование Work AI Institute показало, что сотрудники действительно экономят время благодаря ИИ — в среднем около 11 часов в неделю. Но есть нюанс: более шести часов из этой экономии приходится тратить на проверку, исправление и контроль работы самого ИИ.

Исследование охватило 6000 офисных сотрудников из США, Великобритании и Австралии.

Опрос показал, что 75% работников заметили рост личной продуктивности после внедрения ИИ-инструментов. Однако только 13% компаний сообщили о заметном росте бизнеса благодаря этим технологиям.

 

Получается любопытный парадокс. Формально сотрудники работают быстрее, но бизнес почему-то не получает сопоставимой выгоды.

По словам профессора Калифорнийского университета Пола Леонарди, многие недооценивают объём скрытой работы, которая появляется вместе с ИИ. Нужно собирать данные, подготавливать контекст, перепроверять ответы чат-ботов, искать ошибки и дорабатывать результаты вручную.

Фактически современные сотрудники всё чаще выступают не исполнителями, а менеджерами собственных цифровых помощников.

Согласно исследованию, 37% времени взаимодействия с ИИ уходит непосредственно на работу с ботами, а ещё 36% — на применение полученных результатов в реальных задачах. Более того, 41% опрошенных признались, что не могут объяснить, каким образом ИИ пришёл к своим выводам.

Авторы приводят показательный пример. Молодой разработчик перед уходом домой интегрировал в проект тысячи строк кода, сгенерированного ИИ. После этого система перестала работать, а разбираться в причинах пришлось старшему инженеру. Сам автор изменений не смог объяснить, что именно сделал искусственный интеллект.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru