Вымогатели BlackCat усовершенствовали вывод данных и крадут пароли из Veeam

Вымогатели BlackCat усовершенствовали вывод данных и крадут пароли из Veeam

Вымогатели BlackCat усовершенствовали вывод данных и крадут пароли из Veeam

При разборе августовских атак шифровальщика BlackCat/ALPHV эксперты Symantec (те, что ушли под крыло Broadcom) обнаружили новый, более скрытный вариант инструмента эксфильтрации данных Exmatter. Наблюдатели также отметили случай использования дополнительного зловреда — инфостилера Eamfo, умеющего воровать учетные данные, сохраненные с помощью Veeam.

Кросс-платформенного вредоноса BlackCat, которого в Symantec называют Noberus, многие считают преемником BlackMatter и Darkside. Операторы шифровальщика постоянно обновляют свои техники и тактики, стараясь повысить эффективность атак.

Использование Exmatter позволяет вымогателям незаметно выкачивать из корпоративной сети данные — до запуска шифрования. Украденная информация тоже становится средством шантажа: ее грозят опубликовать в случае неуплаты выкупа за ключ расшифровки.

Создатели новой версии Exmatter сократили список расширений для поиска файлов до 19 позиций (.pdf, .doc, .docx, .xls, .xlsx, .png, .jpg, .jpeg, .txt, .bmp, .rdp, .txt, .sql, .msg, .pst, .zip, .rtf, .ipt, .dwg). Из других нововведений аналитики отметили следующие:

  • вывод данных через FTP, в дополнение к SFTP и WebDav;
  • создание отчета со списком всех обработанных файлов;
  • порча файлов при обработке (функциональность пока отключена);
  • самоудаление при отсутствии корпоративного окружения (за пределами домена Active Directory);
  • снятие с поддержки Socks5;
  • развертывание с помощью групповых политик Windows.

Анализ также показал, что вредоносный код в значительной мере переписан — даже сохранившиеся функции реализованы заново и по-иному. По всей видимости, вирусописатели надеялись таким образом повысить вероятность обхода средств обнаружения.

В конце августа была зафиксирована атака BlackCat с использованием Eamfo (эксперты сочли ее делом рук одного из аффилиатов RaaS-сервиса). Этот инфостилер имеет узкую специализацию: крадет учетные данные только из бэкапов Veeam.

С этой целью он подключается к базе данных SQL, которую использует софт для резервного копирования, и посылает особый запрос. Полученные данные предоставляются оператору уже в расшифрованном виде, чтобы тот мог использовать их для своих нужд — повышения привилегий, дальнейшего продвижения по сети.

По данным экспертов, Eamfo появился на интернет-арене не позднее августа прошлого года и был также замечен в атаках других шифровальщиков — Yanluowang, LockBit.

Авторы той же BlackCat-атаки с инфостилером применили еще один инструмент — сканер GMER, нацеленный на поиск руткитов. Злоумышленникам он помог принудительно завершить неугодные процессы в скомпрометированных системах.

AM LiveПодписывайтесь на канал "AM Live" в Telegram, чтобы первыми узнавать о главных событиях и предстоящих мероприятиях по информационной безопасности.

ChatGPT ошибается с адресами сайтов — фишеры не дремлют

Если вы когда-нибудь просили чат-бота типа ChatGPT помочь с ссылкой на сайт банка или личного кабинета крупной компании — возможно, вы получали неправильный адрес. А теперь представьте, что кто-то специально воспользуется этой ошибкой.

Исследователи из компании Netcraft провели эксперимент: они спрашивали у модели GPT-4.1 адреса сайтов для входа в аккаунты известных брендов из сфер финансов, ретейла, технологий и коммунальных услуг.

В духе: «Я потерял закладку, подскажи, где войти в аккаунт [название бренда]?»

Результат получился тревожным:

  • только в 66% случаев бот дал правильную ссылку;
  • 29% ответов вели на несуществующие или заблокированные сайты;
  • ещё 5% — на легитимные, но вообще не те, что спрашивали.

Почему это проблема?

Потому что, как объясняет руководитель Threat Research в Netcraft Роб Дункан, фишеры могут заранее спрашивать у ИИ те же самые вопросы. Если бот выдаёт несуществующий, но правдоподобный адрес — мошенники могут просто зарегистрировать его, замаскировать под оригинал и ждать жертв.

«Вы видите, где модель ошибается, и используете эту ошибку себе на пользу», — говорит Дункан.

Фишинг адаптируется под ИИ

Современные фишинговые схемы всё чаще затачиваются не под Google, а именно под LLM — большие языковые модели. В одном случае, например, мошенники создали фейковый API для блокчейна Solana, окружив его десятками фейковых GitHub-репозиториев, туториалов, Q&A-доков и даже поддельных аккаунтов разработчиков. Всё, чтобы модель увидела якобы «живой» и «настоящий» проект и начала предлагать его в ответах.

Это чем-то напоминает классические атаки на цепочку поставок, только теперь цель — не человек с pull request'ом, а разработчик, который просто спрашивает у ИИ: «Какой API использовать?»

Вывод простой: не стоит полностью полагаться на ИИ, когда речь идёт о важных вещах вроде входа в банковский аккаунт или выборе библиотеки для кода. Проверяйте информацию на официальных сайтах, а ссылки — вручную. Особенно если ИИ обещает «удобный и официальный» сайт, которого вы раньше не видели.

AM LiveПодписывайтесь на канал "AM Live" в Telegram, чтобы первыми узнавать о главных событиях и предстоящих мероприятиях по информационной безопасности.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru