Банковский троян Ursnif переходит на вымогательство и кражу данных

Банковский троян Ursnif переходит на вымогательство и кражу данных

Банковский троян Ursnif переходит на вымогательство и кражу данных

Вредоносная программа Ursnif, известная в первую очередь как банковский троян, теперь переориентировалась на вымогательство и кражу данных. Новые образцы вредоноса похожи больше на Emotet, Qakbot и TrickBot.

Последнюю актуальную версию Ursnif проанализировали специалисты компании Mandiant. В своём отчёте эксперты пишут следующее:

«Можно наблюдать существенные изменения в поведении и назначении трояна, который раньше специализировался исключительно на банковском мошенничестве. Теперь же вредоносную программу можно отнести к более масштабным киберугрозам».

Впервые обновлённый вариант Ursnif попался исследователям 23 июня 2022 года, тогда ему даже присвоили кодовое имя — LDR4. Судя по всему, новая задача трояна — обеспечить нужную почву для атаки вымогателя или операции по краже конфиденциальных данных.

Ursnif, который также известен под именами Gozi и ISFB, можно называть старичком — первые зафиксированные атаки его операторов датируются 2007 годом. Путь и развитие вредоноса интересно наблюдать на инфографике, которую представили эксперты:

 

Последние по времени кампании Ursnif, описанные Mandiant, интересны письмами-приманками, которые злоумышленники пытаются замаскировать под счета или предложения работы. Если получатель клюнет на эту уловку, на его компьютер загрузится документ в формате Microsoft Excel, который и запустит вредонос.

Новый модуль Ursnif, позволяющий получить удалённый доступ к атакованному устройству, может говорить о том, что в будущем Ursnif перейдёт на кибервымогательство, считают исследователи.

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

Whisper Leak: новая атака раскрывает темы диалогов с ИИ даже при шифровании

Исследователи Microsoft рассказали о новом векторе кибератаки под кодовым названием Whisper Leak. Он позволяет злоумышленникам вычислять, о чём человек разговаривает с искусственным интеллектом, даже если весь трафик зашифрован.

Наблюдая за сетевым трафиком между пользователем и языковой моделью, атакующий может анализировать размеры и интервалы передачи пакетов, чтобы определить тему диалога.

При этом содержимое сообщений остаётся зашифрованным, но характер обмена данными оказывается достаточно информативным, чтобы классифицировать разговор.

Как предупредила Microsoft, в зоне риска находятся пользователи, чей трафик может быть перехвачен — например, на уровне интернет-провайдера, в локальной сети или при подключении к общему Wi-Fi.

Исследователи отмечают, что атака может применяться для слежки за темами вроде финансовых операций, политических обсуждений или других конфиденциальных запросов.

Whisper Leak использует особенности потоковой генерации ответов (streaming mode), когда языковая модель отправляет текст постепенно, а не целиком после завершения обработки. Это даёт злоумышленнику возможность фиксировать различия в размерах и частоте пакетов данных, а затем с помощью алгоритмов машинного обучения — таких как LightGBM, Bi-LSTM и BERT — определять, к какой теме относится запрос.

 

По данным Microsoft, при тестировании многие модели — включая решения от Alibaba, DeepSeek, Mistral, Microsoft, OpenAI и xAI — показали точность классификации выше 98%. У моделей Google и Amazon результаты были лучше за счёт иной архитектуры, но и они оказались не полностью защищены.

После уведомления об уязвимости компании OpenAI, Microsoft, Mistral и xAI внедрили меры защиты. Одним из эффективных методов стало добавление случайных текстовых вставок переменной длины в ответы модели. Это делает размеры пакетов менее предсказуемыми и мешает анализировать поток данных.

Microsoft также рекомендует пользователям избегать обсуждения конфиденциальных тем при работе с чат-ботами через общественные сети, использовать VPN, по возможности выбирать непотоковые версии моделей и отдавать предпочтение сервисам, уже внедрившим защиту от подобных атак.

По сути, Whisper Leak показывает, что даже шифрование не всегда гарантирует приватность, если злоумышленник умеет «слушать» не слова, а ритм и объём разговора с искусственным интеллектом.

Подробнее о тёмной стороне искусственного интеллекта, а также угрозах, которые он несёт, можно почитать в нашей статье.

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