Распространители Qbot взяли на вооружение Windows-уязвимость Follina

Распространители Qbot взяли на вооружение Windows-уязвимость Follina

Распространители Qbot взяли на вооружение Windows-уязвимость Follina

Участник партнерки по распространению Qbot, которого в Proofpoint идентифицируют как TA570, начал использовать для доставки зловреда эксплойт к уязвимости 0-day в Windows, известной как Follina. Официальный патч для нее еще не вышел, и злоумышленники спешат воспользоваться лазейкой, пока ее не закрыли.

Уязвимость удаленного выполнения кода Follina (CVE-2022-30190) связана с работой инструмента диагностики MSDT и проявляется при его вызове из приложений Microsoft Office для отображения HTML-контента по внешней ссылке. Microsoft работает над патчем и опубликовала рекомендации по снижению рисков. В качестве временной меры можно также установить микропатч, созданный специалистами ACROS Security.

Авторы новой Qbot-кампании, выявленной Proofpoint, рассылают ранее украденные у жертв письма, снабжая их вредоносным вложением HTML. При его открытии происходит загрузка ZIP-архива с файлом в формате .img или .iso, который содержит DLL, документ Word и LNK-файл.

Последний запускает DLL (с помощью rundll32.exe), чтобы обеспечить старт Qbot. Пустой .docx загружает со стороннего сервера HTML-файл с кодом PowerShell — эксплойт CVE-2022-30190, после отработки которого на машину загружается основной модуль Qbot.

Индикаторы компрометации и другие артефакты, всплывшие в ходе киберкампании, опубликованы на GitHub.

Первый отчет о находке, получившей известность как Follina, был подан в Microsoft еще в апреле, однако разработчик тогда не придал ей значения. В конце мая были зафиксированы атаки с использованием новой уязвимости — в частности, ее взяла на вооружение группа китайских хакеров, деятельность которой в Proofpoint отслеживают под идентификатором TA413.

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