Банкер Ares обрел резервный способ поиска C2-сервера — с помощью DGA

Банкер Ares обрел резервный способ поиска C2-сервера — с помощью DGA

Банкер Ares обрел резервный способ поиска C2-сервера — с помощью DGA

Банковский троян Ares, которого в Zscaler отслеживают с февраля прошлого года, получил обновления; самой приметной из новинок является генератор доменных имен, позволяющий продлить жизнь C2-серверам. Анализ показал, что алгоритм DGA идентичен тому, что некогда использовал Qakbot, однако его реализация отлична.

По словам экспертов, Ares построен на кодах Windows-троянов Kronos и Osiris (форка Kronos, использующего Tor для C2-связи). Банкер, впервые объявившийся в немецкоязычном спаме, активно развивается, получая новые веб-инжекты и модули (VNC, инфостилер для кражи данных из браузеров, VPN-клиентов, Filezilla, Outlook, криптокошельков).

В этом году операторы Ares взяли тайм-аут с марта по август, а затем выпустили новую версию — с DGA в качестве резервного механизма связи с C2. Теперь троян вначале пускает в ход вшитые в код URL, совершая до 50 попыток подключиться к центру управления; когда эти каналы недоступны, в ход идет DGA.

Как выяснилось, таким же алгоритмом в свое время пользовался Qakbot, однако вместо заимствования кода авторы Ares создали свой — скорее всего на основе opensource-варианта генератора Qakbot, доступного на GitHub.

Доморощенная реализация позволяет новобранцу создавать 50 доменов в заданный период (150 за месяц; генератор Qakbot работал намного быстрее, выдавая 5000 результатов). Имена при этом выглядят как последовательность строчных букв (от восьми до 25, латиница), к которой добавлен TLD-домен — .com, .net, .org, .info или .biz по вшитому списку.

Создавая домены по алгоритму, Ares использует вшитое зерно и текущую дату, которую получает на порту 13/TCP с серверов американского института стандартов и технологий (time-a.nist.gov, time-a-g.nist.gov или time.nist.gov). Qakbot с той же целью обращался к публичным ресурсам — google.com, cnn.com, microsoft.com.

Исследователи также отметили, что в арсенале банкера появились дополнительные веб-инжекты. Обновления пока не спускаются в динамике с C2, но в коде свежих образцов Ares обнаружены конфигурационные данные, указывающие новую цель — банк BBVA México.

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