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.

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