Расширения Google Chrome позволяют снять цифровой отпечаток браузера

Расширения Google Chrome позволяют снять цифровой отпечаток браузера

Расширения Google Chrome позволяют снять цифровой отпечаток браузера

Исследователь в качестве эксперимента создал веб-сайт, использующий установленные у посетителей расширения браузера Google Chrome для снятия его цифрового отпечатка и последующей идентификации и отслеживания этого пользователя.

Цифровой отпечаток, как правило, подразумевает использование различных характеристик устройства пользователя, которые помогают веб-сервисам «узнавать» посетителя. Среди таких характеристик могут быть инсталлированные приложения, мощность GPU, разрешение экрана, аппаратная начинка и даже установленные шрифты.

На выходных веб-разработчик, известный под онлайн-псевдонимом “z0ccc“, поделился своим методом снятия цифрового отпечатка — “Extension Fingerprints“. Суть заключается в том, что создать трекинг-хеш можно с помощью установленных аддонов Google Chrome.

Известно, что при создании Chrome-расширения можно отметить определённые активы в качестве “доступных из Сети ресурсов“, к которым могут получить доступ веб-страницы и другие аддоны.

Как правило, такие ресурсы представляют собой файлы изображений, у которых указано свойство “web_accessible_resources“. Например, это может выглядеть так:

"web_accessible_resources": [
    {
      "resources": [ "logo.png" ],
      "matches": [ "https://anti-malware.ru/*" ]
    }
],

Всё это можно использовать для проверки установленных в системе пользователя расширений Google Chrome. Выделив инсталлированные аддоны, условный злоумышленник может создать цифровой отпечаток браузера посетителя.

«Фетчинг определённых защищённых расширений занимает дольше времени, чем неустановленных аддонов. Замеряя временные промежутки, вы можете вычислить, какие расширения пользователь установил», — объясняет  “z0ccc“ на GitHub-странице своего проекта.

Leek Likho подключила ИИ к атакам на российские организации

Киберпреступная группировка Leek Likho решила, что обычных вредоносных скриптов уже мало, и начала активно подключать ИИ к своим атакам. По данным «Лаборатории Касперского», в 2026 году злоумышленники использовали большие языковые модели для тонкой настройки вредоносных инструментов под конкретные цели — в основном организации из российского госсектора.

Теперь зловреды тоже проходят персонализацию. Исследователи отмечают, что Leek Likho остаётся активной как минимум с 2025 года и постоянно меняет инфраструктуру, методы маскировки и инструменты.

Но сама схема атак остаётся классической: социальная инженерия, многоступенчатая загрузка и использование легитимных сервисов, чтобы не вызывать лишних подозрений.

Главный входной билет — Telegram. Именно через него злоумышленники обычно выходят на жертв. Они рассылают ссылки, которые маскируются под файлообменники или страницы загрузки файлов Telegram. Иногда используют и Dropbox. После перехода жертва скачивает архив с сюрпризом внутри.

В архиве находится LNK-файл с двойным расширением вроде Proekt_prikaza_681_o_pooshchrenii.pdf.lnk. В стандартном интерфейсе Windows он выглядит как обычный PDF-документ — например, приказ о назначении или поощрении. Классика корпоративного жанра: срочно ознакомьтесь.

 

Но после открытия запускается цепочка заражения. Дополнительные вредоносные инструменты маскируются под популярные приложения, например софт для работы с базами данных. Затем данные с устройства собираются и отправляются атакующим через rclone — вполне легитимный инструмент для работы с облачными хранилищами, который хакеры давно полюбили за удобство и низкий уровень подозрений со стороны защиты.

Самое интересное — поведение самих вредоносных скриптов. По данным «Лаборатории Касперского», для каждой цели Leek Likho слегка меняет код, названия файлов и структуру инструментов. Иногда отличаются только номера приказов в названиях документов, иногда — сами сценарии выполнения вредоносных действий. В код могут добавляться бессмысленные операции, которые ничего не делают, кроме одной вещи: мешают детектированию.

Исследователи считают, что именно здесь группировка активно использует ИИ. Большие языковые модели помогают быстро генерировать новые варианты скриптов, менять названия файлов и слегка перестраивать код, чтобы сигнатурная защита и аналитики каждый раз видели чуть-чуть другую атаку.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru