Вымогатели научились писать код для атак на разные ОС на простых языках

Вымогатели научились писать код для атак на разные ОС на простых языках

Вымогатели научились писать код для атак на разные ОС на простых языках

Эксперты «Лаборатории Касперского» обнаружили две новые группы операторов программ-вымогателей. Их отличает возможность атаковать разные операционные системы без использования кросс-платформенных языков.

Одна из группировок кибервымогателей использует вредоносную программу RedAlert, которая написана на C. Вторая управляет зловредом на Delphi — Monster. Примечательно, что атаки «монстра» попались исследователям на глаза в июле 2022 года.

По словам специалистов, Monster отличается графическим пользовательским интерфейсом, причём этот компонент раньше не фигурировал в кампаниях операторов программ-вымогателей. Разработчики Monster включили нововведение как дополнительный параметр командной строки.

Две описанные Kaspersky группировки задействуют вредоносы-вымогатели для атак на системы Windows версий с 7 по 11, используя при этом эксплойты для уже пропатченных уязвимостей. Одной из таких брешей является CVE-2022-24521, которую Microsoft устранила с выходом апрельского набора патчей. Эта брешь получила 7,8 балла из 10 по шкале CVSS и позволяет повышать права в атакованной системе.

Спустя две недели после выхода заплаток киберпреступники создали два эксплойта для разных версий Windows. Это, кстати, очередное напоминание, что обновляться нужно вовремя, ведь злоумышленники постоянно пробуют использовать актуальные уязвимости.

В заметке «Лаборатории Касперского» отмечается, что современные подходы кибервымогателей требуют от компаний повышенного внимания и необходимости принимать эффективные меры для выявления и предотвращения атак.

Тот факт, что авторы программ-вымогателей научились на простых языках программирования писать код для разных ОС, в очередной раз демонстрирует их динамичное развитие.

Подпишитесь на новости

Codex и Kimi провалили задачи после перевода промптов на русский

Попросили ИИ исправить код по-русски, а он сразу же решил обойтись без интернета и начал придумывать решение. Такое поведение заметила автор проекта worklore Валентина Конюхова: в её эксперименте Codex и Kimi K3.1 пропускали поиск, которым пользовались при англоязычных заданиях.

Подробности и методику она опубликовала на Хабре.

Автор провела 1350 прогонов: шесть задач, девять конфигураций агентов, задания на русском и английском (с подсказками и без них). У всех был доступ в интернет.

На одной задаче Codex с низким уровнем рассуждений нашёл нужный формат на форуме и справился во всех пяти англоязычных прогонах.


С русским заданием он ни разу не обратился в Сеть и получил ноль успешных решений. У Kimi K3.1 похожий провал произошёл на задаче с OAuth.

Зато заметка с нужным фактом возвращала результат до пяти успешных результатов из пяти. В среднем подсказки повышали успешность на 33 процентных пункта для английских заданий и на 39 — для русских. Язык самой заметки почти ничего не менял.


Стоит учитывать, что задач в примере было всего шесть, повторов немного, а причину изменения поведения автор не проверяла. Но на всякий случай смотрите в логи, искал ли агент ответ.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru