Новый билдер Quantum помогает атакующим создавать вредоносные LNK-файлы

Новый билдер Quantum помогает атакующим создавать вредоносные LNK-файлы

Новый билдер Quantum помогает атакующим создавать вредоносные LNK-файлы

Исследователи из Cyble обратили внимание на новый инструмент, помогающий киберпреступникам создавать вредоносные файлы-ярлыки в формате .LNK. Далее эти ярлыки используются для доставки пейлоадов на начальных этапах кибератаки.

Все уже давно знают, что LNK-файлы могут содержать вредоносный код, использующий для загрузки легитимные инструменты Windows (по-другому — LOLBins) вроде PowerShell или MSHTA.

Ряд киберпреступников любит использовать ярлыки, особенно это касается фишинговых кампаний. Например, с помощью LNK-файлов распространялись в своё время EmotetBumblebee, Qbot и IcedID.

Специалисты компании Cyble наткнулись на новый инструмент-билдер, позволяющий злоумышленникам создавать вредоносные LNK-файлы. Билдер получил имя Quantum, авторы оснастили его графическим интерфейсом и набором полезных для создания файлов функций.

Так, Quantum позволяет выбрать иконку файла из 300 вариантов и установить любое расширение по вкусу пользователя. Месяц использования обойдётся в 189 евро, два месяца — 899 евро, а «пожизненная лицензия» будет стоить 1500 евро.

 

Кроме того, Quantum позволяет обходить контроль учётных записей (UAC) и Windows Smartscreen, а также загружать сразу несколько пейлоадов в LNK-файл. Злоумышленник может также настроить маскировку в системе и установить выполнение с загрузкой компьютера или отложенный запуск.

 

Более того, авторы билдера даже утверждают, что Quantum создаёт файлы, которые «на 100% не детектируется антивирусными программами» и самой операционной системой. Анализ специалистов Cyble показал, что Quantum может быть связан с известной киберпреступной группировкой Lazarus.

VK Tech научила ИИ-агентов помнить всё важное и не начинать работу с нуля

VK Tech добавила в платформу VK AI Space многоуровневую память для ИИ-агентов. Теперь они смогут сохранять контекст, переиспользовать готовые материалы и учитывать прошлые правки сотрудников. В компании рассчитывают, что это сократит долю повторно решаемых задач на 40–50%.

Память разделена на четыре слоя. Сессионная хранит ход текущего диалога и активные задачи.

Пользовательская запоминает профиль и предпочтения сотрудника. Проектная собирает материалы, решения и правила конкретного проекта. Наконец, собственная память агента фиксирует его рабочий опыт: какие подходы дали результат и что затем исправил человек.

В итоге агент превращается из цифровой рыбки с памятью на три секунды в полноценного участника команды. Например, при подготовке тендера он может сформировать ответы на основе корпоративной базы знаний.

Сотрудник внесёт правки, а система сохранит их вместе с исходными данными. В следующем тендере команде уже не придётся заново искать документы и согласовывать те же формулировки.

Тот же принцип работает при расследовании инцидентов, подготовке проектных отчётов и запуске продуктов. Агент сможет найти похожий случай, вспомнить принятое решение и учесть аргументы, которые к нему привели.

При этом новая функция не выдаёт ИИ универсальный пропуск ко всем корпоративным данным. Агент получает доступ только к информации, которую вправе видеть работающий с ним сотрудник. Пользователь может проверить содержимое памяти и удалить лишнее.

Данные хранятся внутри контура компании и не передаются внешним сервисам. В VK Tech считают, что такой подход позволит превратить опыт отдельных специалистов в общий актив: знания не исчезают вместе с закрытым диалогом, а накапливаются и переходят от одной задачи к другой.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru