Геймеров на YouTube атакует самоходный тандем — инфостилер и майнер

Геймеров на YouTube атакует самоходный тандем — инфостилер и майнер

Геймеров на YouTube атакует самоходный тандем — инфостилер и майнер

Эксперты «Лаборатории Касперского» рассказали о новой вредоносной кампании, обнаруженной на YouTube. Злоумышленники предлагают скачать бандл, выдавая его за читы и пиратские копии популярных игр; на самом деле запароленный архив содержит инфостилера RedLine и криптомайнер.

Кроме названной полезной нагрузки, в комплект включены несколько других исполняемых файлов; три из них особенно заинтересовали исследователей. Как оказалось, эти экзешники позволяют автоматизировать распространение вредоносной рекламы на YouTube: они получают и размещают от имени жертвы видеоролики со ссылкой на бандл (приведена в описании).

В качестве приманки авторы киберкампании используют названия игр; среди этих имен обнаружены следующие:

  • APB Reloaded,
  • CrossFire,
  • DayZ,
  • Dying Light 2,
  • F1® 22,
  • Farming Simulator,
  • Farthest Frontier,
  • FIFA 22,
  • Final Fantasy XIV,
  • Forza,
  • Lego Star Wars,
  • Osu!,
  • Point Blank,
  • Project Zomboid,
  • Rust,
  • Sniper Elite,
  • Spider-Man,
  • Stray,
  • Thymesia,
  • VRChat,
  • Walken.

 

Во всех случаях для скачивания предлагается один и тот же самораспаковывающийся RAR-архив, содержащий исполняемые файлы и вспомогательные скрипты. После распаковки запускаются cool.exe (RedLine), ***.exe (майнер; имя файла в блог-записи скрыто из-за ненормативной лексики) и AutoRun.exe, который копирует себя в папку %APPDATA%\Microsoft\Windows\Start Menu\Programs\Startup и запускает первый из bat-файлов.

Таких скриптов в наборе два, они выполняют запуск MakiseKurisu.exe, download.exe и upload.exe, отвечающих за самораспространение бандла, а также утилиты nir.exe, которая помогает скрыть окна и иконки работающих зловредов.

Исполняемый MakiseKurisu — это кастомная программа на C#, предназначенная для кражи паролей. Вредонос обладает стандартными для инфостилера функциями (проверка на запуск из-под отладчика, в виртуальной среде, отправка данных о зараженной системе в мессенджеры), но рабочей оказалась лишь одна из них — извлечение куки из браузеров и сохранение их в отдельный файл. Добытая информация никуда не отсылается и впоследствии используется для получения доступа к YouTube-аккаунту жертвы.

Загрузчик download.exe, по словам аналитиков, представляет собой NodeJS-интерпретатор, склеенный со скриптами основного приложения и его зависимостями (из-за этого файл получился большой, весом 35 Мбайт). Отыскав URL на GitHub, даунлоудер скачивает видео и текст описания со ссылкой на вредоносный архив — в последних модификациях это файл .7z, для которого в бандл добавлена консольная версия архиватора.

Загрузку видео на YouTube осуществляет upload.exe; программа тоже написана на NodeJS и использует библиотеку puppeteer с открытым исходным кодом. Об успехе зловред сообщает в Discord, со ссылкой на новую публикацию.

Разобранные в Kaspersky вредоносные атаки — далеко не первое появление RedLine на видеохостинге. В этом году злоумышленники уже раздавали его на YouTube — под видом читов для Valorant и бота для получения NFT-токенов. Мощного инфостилера распространяют и другими способами — через эксплойты, черную оптимизацию, с помощью других вредоносных программ.

Подпишитесь на новости

Роскомнадзор встроил машинное обучение в систему фильтрации трафика

Роскомнадзор внедрил механизм фильтрации интернет-трафика на основе машинного обучения и потратил на него 2,27 млрд рублей. Это следует из паспорта ведомственной программы цифровой трансформации на 2026-2028 годы. В документе указано, что РКН использует отечественную модель, развернутую на собственной инфраструктуре.

Ее название не раскрывается, большая языковая модель в системе не применяется.

С паспортом программы ознакомился Forbes. Механизм встроен в автоматизированную систему обеспечения безопасности российского сегмента интернета (АСБИ).

Через нее Роскомнадзор управляет ТСПУ, оборудованием для фильтрации трафика на сетях операторов связи. На установку новых и модернизацию действующих ТСПУ в 2026 году заложено 3,99 млрд рублей основного финансирования и еще 6,2 млрд рублей дополнительного.

О планах использовать ИИ для фильтрации стало известно в январе. В мае ведомство собиралось взять для этого модель Astra AI от «Группы Астра».

VPN в описании механизма прямо не упоминается. Дмитрий Кутейников из RKS Global считает, что модель может оценивать вероятность использования VPN по внешним признакам, например по размеру и ритму пакетов или длительности сессии, без чтения содержимого. По его словам, под ошибочную блокировку могут попасть корпоративные VPN и облачные сервисы.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru