Клипер Laplas скрывает подмену криптокошелька, используя схожий адрес

Клипер Laplas скрывает подмену криптокошелька, используя схожий адрес

Клипер Laplas скрывает подмену криптокошелька, используя схожий адрес

В интернете объявился новый вредонос, нацеленный на кражу криптовалюты путем подмены кошельков в буфере обмена Windows. Проведенный в Cyble анализ вывил существенное отличие Laplas от аналогов: он не является аддоном к инфостилеру или RAT-трояну, а выполнен как полнофункциональный инструмент с собственной панелью управления.

Новый клипер доступен по подписке и активно продвигается в даркнете, в том числе на русскоязычных форумах. Зафиксированы случаи распространения Laplas с помощью Smoke Loader, при этом на машину жертвы также загружаются инфостилер Raccoon 2.0 и многофункциональный прокси-бот SystemBC, позволяющий скрыть вредоносный трафик.

Примечательна еще одна особенность новобранца: он при подмене использует визуально похожий адрес кошелька, сгенерированный на C2-сервере. Подобная попытка скрыть подлог вызвана тем, что при проведении криптовалютных транзакций многие пользователи стали проверять копипаст сравнением (обычно по нескольким знакам в трудной для запоминания строке).

В рекламных постах на подпольных форумах утверждается, что подменные адреса кошельков создаются за доли секунды. Они хранятся в базе данных три дня, но оператору предоставляется возможность отправить ключи доступа в Telegram, чтобы воспользоваться им позже. На тот же Telegram-аккаунт можно в реальном времени получать уведомления о действиях резидентных Laplas.

 

Каким образом злоумышленникам удается создавать адреса кошельков, способные ввести в заблуждение жертву, пока не установлено. В BleepingComputer попытались поэкспериментировать, но добились сходства за пять секунд — это явно дольше, чем среднестатистический пользователь тратит на копипаст при вводе, и может вызвать подозрение.

Не исключено, что злоумышленники заранее генерируют большое количество адресов, и вредонос потом выбирает нужный из списка (идентификация осуществляется с использованием регулярных выражений). Тестирование в Cyble показало, что адрес Bitcoin-кошелька, который Laplas получает с C2-сервера, содержит первую и последнюю пару знаков строки, скопированной в буфер обмена. В случае с кошельком Ethereum никакого сходства с оригиналом не наблюдалось.

При исполнении новоявленный клипер загружает в память основной модуль build.exe. Затем он копирует себя в %Appdata% и добавляет запланированное задание на ежеминутный запуск в течение 416 дней. Зловред также загружает со своего сервера regex-шаблон и начинает отслеживать использование буфера обмена, чтобы улучить удобный момент для подмены криптокошелька.

Список кошельков, поддерживаемых Laplas, внушителен; он также включает ссылки на обмен в Steam (Trade URL).

 

С 20 октября эксперты Cyble выявили около 200 семплов нового клипера; к ноябрю дневная норма таких находок резко увеличилась.

Права авторов при обучении ИИ уточнят в подзаконных актах осенью

Новый закон о поддержке развития искусственного интеллекта не отменяет Гражданский кодекс и не превращает произведения авторов в бесплатный корм для нейросетей. Об этом заявила советник президента России Елена Ямпольская. Закон, подписанный президентом 26 июля, разрешает использовать общедоступные и правомерно опубликованные материалы для обучения российских алгоритмов ИИ.

Однако правообладатель может закрыть свои работы от такой обработки техническими средствами. Бесконтрольно загружать в модели всё, до чего дотянулся парсер, нельзя.

Как именно будет работать этот механизм, пока предстоит решить. Подзаконные акты, по данным «Ведомостей», начнут появляться осенью. При их подготовке власти обещают учесть опасения творческих отраслей, представители которых предупреждали об обесценивании интеллектуальной собственности.

Эксперты тем временем предлагают несколько способов помирить нейросети с авторами. Среди них — отказ от использования произведений по требованию правообладателя, коллективное лицензирование и отчисление части прибыли ИИ-продуктов в компенсационный фонд.

В РАНХиГС считают, что разработчиков генеративных моделей стоит обязать вести закрытые реестры обучающих данных и показывать их регуляторам. Так можно будет понять, чьи произведения попали в датасет, не раскрывая коммерческую тайну.

Юрист Михаил Семенов предлагает разделять сценарии. Если модель копирует голос актёра, манеру художника или тексты конкретного писателя, потребуется прямой договор и выплаты. При массовом обучении на миллиардах материалов искать каждого автора нереально — здесь пригодился бы аналог авторского общества для ИИ.

В отрасли есть и более жёсткий взгляд: чрезмерные ограничения могут ударить и по экономике, и по культуре. Поэтому властям предстоит настроить систему так, чтобы модели не остались голодными, а авторы — с красивым обещанием вместо денег.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru