Фейковый PoC устанавливает на машину ИБ-экспертов Cobalt Strike Beacon

Фейковый PoC устанавливает на машину ИБ-экспертов Cobalt Strike Beacon

Фейковый PoC устанавливает на машину ИБ-экспертов Cobalt Strike Beacon

На GitHub обнаружены два вредоносных файла, выдаваемых за PoC-эксплойты. Авторы находки из Cyble полагают, что это задел под очередную киберкампанию, мишенью которой являются участники ИБ-сообщества.

На хакерских форумах тоже обсуждают эти PoC к уязвимостям CVE-2022-26809 и CVE-2022-24500, которые Microsoft пропатчила в прошлом месяце. Как оказалось, оба репозитория GitHub принадлежат одному и тому же разработчику.

Проведенный в Cyble анализ показал, что расшаренные PoC на самом деле представляют собой вредоносный Net-банарник, упакованный с помощью ConfuserEX — обфускатора с открытым исходным кодом для приложений .Net. Зловред не содержит заявленного кода, но поддерживает эту легенду, выводя с помощью функции Sleep() поддельные сообщения, говорящие о попытке выполнения эксплойта.

Усыпив бдительность жертвы, вредонос запускает скрытую PowerShell-команду для доставки с удаленного сервера основной полезной нагрузки — маячка Cobalt Strike.

 

Этот бэкдор можно впоследствии использовать для загрузки дополнительных файлов в рамках атаки и для ее развития путем горизонтального перемещения по сети.

Похожая вредоносная кампания была зафиксирована полтора года назад. Злоумышленники вступали в контакт с баг-хантерами, пытаясь с помощью замаскированного IE-эксплойта 0-day и бэкдора добраться до информации об актуальных уязвимостях.

Лучшие LLM ошибаются с ядовитыми грибами в каждом девятом случае

Разработчик Пётр Мигдал проверил, можно ли доверить нейросети самый рискованный этап тихой охоты — определение грибов по фотографии. Короткий ответ: если очень хочется однажды поужинать дважды, то можно. В бенчмарк вошли 1040 фотографий 55 видов грибов, наиболее распространённых в Польше.

Изображения взяли из датасета FungiTastic, созданного на основе Atlas of Danish Fungi. Полная база содержит свыше 600 тыс. снимков с экспертной классификацией, а для части образцов вид подтверждён анализом ДНК.

Модели показывали каждую фотографию и просили назвать пять наиболее вероятных видов на латыни. Дополнительно их не обучали и специальные инструменты не подключали.


Лучше остальных справилась Gemini 3.8 Flash: правильный вид оказался на первом месте в 65% случаев и попал в пятёрку ответов в 85%. Немного отстали Gemini 3.6 Flash с результатами 64% и 85%, а также Gemini 3.7 Flash — 61% и 82%. Внизу таблицы расположились Qwen 3.8 27B, MiniMax-M3 и Qwen 3.8 Flash.


Но высокая точность закончилась там, где начался вопрос безопасности. Gemini 3.8 Flash и Gemini 3.6 Flash примерно в 11% случаев определяли ядовитые грибы как съедобные виды. У GPT-5.6 Sol доля опасных ошибок достигла 24%, у Claude Opus 5 — 29%, а у Qwen 3.8 27B — 36%. То есть последняя модель потенциально отправляла в корзину не тот гриб чаще чем в каждом третьем случае.

Есть важная оговорка: нейросети напрямую не спрашивали, можно ли есть находку. Они определяли вид, а затем исследователь сопоставлял ответы с таблицей съедобности. Некоторые модели и вовсе отказывались давать классификацию.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru