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.

Российский ИИ силён в науке, но застревает на пути к рынку

Россия стала третьей среди стран БРИКС и 20-й в мире по числу научных работ, представленных на десяти ведущих международных конференциях по машинному обучению и искусственному интеллекту. Результаты исследования опубликовал Наукометрический центр НИУ ВШЭ.

В 2020-2025 годах, по данным «Известий», российские организации представили 560 исследований, которые получили более 12,3 тыс. цитирований.

Средний показатель международной цитируемости составил 3,59 — выше, чем у Индии с её 3,10, несмотря на значительно меньший объём публикаций. Работ меньше, зато читают их заметно внимательнее.

Сильнее всего российская научная школа выглядит в математике машинного обучения, оптимизации и анализе формальных понятий. Заметные результаты также есть в компьютерном зрении и речевых технологиях.

Более 40% отечественных публикаций подготовлены при участии бизнеса. Среди компаний лидирует «Яндекс», среди университетов — НИУ ВШЭ и Сколтех, среди некоммерческих организаций — AIRI.

Но между хорошей статьёй и работающим продуктом всё ещё лежит довольно широкий технологический овраг. Развитию мешают дефицит вычислительных мощностей, ограниченный доступ к качественным данным и слабый перенос исследований в коммерческие решения. Отставание особенно заметно в обработке естественного языка, ИИ-агентах и инфраструктурных технологиях.

В Минцифры заявили, что намерены стимулировать спрос на отечественные ИИ-решения, развивать вычислительную инфраструктуру, совершенствовать регулирование и ускорять внедрение научных разработок.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru