Фишеры используют 0-day в Windows для установки вредоноса Qbot

Фишеры используют 0-day в Windows для установки вредоноса Qbot

Фишеры используют 0-day в Windows для установки вредоноса Qbot

Новая фишинговая кампания отметилась использованием уязвимости нулевого дня (0-day) в Windows для обхода защитной функции Mark of the Web. Именно так вредонос Qbot теперь проникает на устройства пользователей.

Напомним, что Mark of the Web (MoTW) предназначена для маркировки загружаемых из Сети файлов. Windows добавляет специальный атрибут «незнакомым» семплам, что может указывать на их потенциальную опасность.

Если пользователь попытается запустить такой файл, MoTW оповестит его о неизвестном происхождении и предупредит о возможной опасности. Выглядит это так:

 

В новой фишинговой кампании злоумышленники распространяют QBot в защищённых паролями ZIP-архивах, содержащих ISO-образы. Уже в самих образах эксперты нашли ярлык Windows и DLL для установки вредоносной программы в систему.

Об атаках рассказал исследователь под ником ProxyLife: операторы QBot используют JavaScript-файлы, у которых имеются специально созданные подписи. Всё начинается с вредоносного письма, в котором есть ссылка на некий документ и пароль от архива.

 

Далее на компьютер пользователя загружается вышеупомянутый ISO-образ, содержащий файлы WW.js, data.txt и переименованную DLL — resemblance.tmp. К слову, имена файлов меняются, поэтому не стоит их воспринимать как статичную единицу.

JS-файл содержит скрипт в формате VB, задача которого — читать текстовый файл data.txt. В data.txt есть строка vR32, содержащая параметры команды shellexecute. Интересно, что загруженные файлы JavaScript обходят маркировку Mark of the Web, что позволяет вызвать минимум подозрений у получателя фишингового письма.

Напомним, в начале месяца вышел бесплатный неофициальный патч для 0-day в Windows MoTW. Это отличная альтернатива для тех, кто не хочет ждать Microsoft, но хочет защитить себя.

Сигналы Wi-Fi позволяют определять активность человека за стеной

В конце февраля в топы GitHub Trending неожиданно вырвался проект с открытым исходным кодом RuView, который раньше был известен как Wi-Fi DensePose. На первый взгляд это ещё один эксперимент на стыке ИИ и граничных вычислений, но на деле история куда интереснее и тревожнее.

RuView показывает, что обычные сигналы Wi-Fi можно использовать не только для связи, но и буквально для «чтения» происходящего в помещении.

Система умеет отслеживать движения человека, оценивать позу тела и даже фиксировать дыхание и сердечный ритм, причём без камер, без интернета и, как утверждают разработчики, даже через стены.

С технической точки зрения проект опирается на анализ Channel State Information (CSI) — данных о том, как радиоволны рассеиваются, отражаются и меняются при взаимодействии с телом человека. В отличие от примитивных метрик уровня сигнала, CSI даёт куда более детальную картину: учитываются амплитуда и фаза сигнала по множеству поднесущих. Именно это и позволяет системе замечать микроскопические изменения, возникающие, когда человек двигается, сидит, спит или просто дышит.

По данным Ruvnet, RuView построен на базе академических исследований специалистов Университета Карнеги — Меллона. Для работы системе достаточно сети из 4-6 недорогих узлов на ESP32-S3, а общий бюджет такого комплекта может составлять примерно 54 доллара. Эти сенсоры формируют радиочастотную модель помещения, а ИИ затем анализирует, как человеческое тело меняет картину распространения сигнала.

 

Разработчики заявляют, что платформа обрабатывает данные с частотой до 54 тысяч кадров в секунду благодаря оптимизированной кодовой базе на Rust. Поверх этого работает нейросеть, которая переводит изменения поля Wi-Fi в 17 ключевых точек тела — от головы и локтей до коленей и бёдер. Кроме позы, система, как утверждается, может отслеживать дыхание в диапазоне 6-30 вдохов в минуту и пульс в диапазоне 40-120 ударов в минуту.

На бумаге всё это выглядит как красивая технология для спасателей, медицины и ухода за пожилыми. И действительно, сценарии звучат гуманно: мониторинг состояния человека без камер, поиск людей в задымлённых помещениях, наблюдение за пациентами без носимых датчиков. Но у технологии есть и другая сторона, куда менее комфортная.

Эксперты по кибербезопасности уже предупреждают, что RuView открывает новую категорию рисков: скрытое физическое наблюдение, которое почти невозможно заметить. Сигналы Wi-Fi проходят через мебель, стены и перекрытия, а значит, теоретически злоумышленник может разместить недорогие модули рядом со зданием и анализировать происходящее внутри. В отличие от камер, такой способ не зависит от освещения, дыма или прямой видимости. А поскольку работа идёт на физическом уровне радиосигнала, шифрование вроде WPA3 здесь не помогает.

Отдельная проблема в том, что такая схема практически не оставляет привычных сетевых следов. Если устройство пассивно анализирует радиосреду, администраторам сложно обнаружить его стандартными средствами мониторинга. На этом фоне возникают и юридические вопросы: например, как регулировать технологию, которая не собирает изображения или прямые идентификаторы, но всё равно позволяет следить за человеком в реальном пространстве.

Среди возможных защитных мер специалисты называют рандомизацию CSI на стороне роутеров, хотя пока это скорее исследовательское направление. Более надёжным вариантом считается физическое RF-экранирование: металлические сетки, экранирующие материалы или специальные покрытия для помещений с повышенными требованиями к безопасности.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru