Киберпреступники обходят блокировку макросов в Office через XLL-формат

Киберпреступники обходят блокировку макросов в Office через XLL-формат

Киберпреступники обходят блокировку макросов в Office через XLL-формат

Когда Microsoft начала по умолчанию блокировать макросы в документах Office, загружаемых из интернета, киберкриминалу пришлось искать альтернативные способы доставки зловредов. По данным Cisco Talos, в прошлом году злоумышленники провели ряд вредоносных атак с использованием файлов XLL; пробный вектор заражения прижился и актуален по сей день.

Решение Microsoft усложнить активацию VBA-макросов было вызвано большим количеством злоупотреблений. Дефолтную блокировку для веб-загрузок начали развертывать в июле, однако из-за недовольства пользователей процесс пришлось откатить.

Тем не менее некий эффект эта мера все же дала: распространители вредоносов стали реже использовать документы Office на начальном этапе атаки. Злоумышленники, полагающиеся на имейл-рассылки и социальную инженерию, теперь зачастую отдают предпочтение экзотическим форматам — ISO, VHD, RAR.

Файлы надстройки Excel (.xll) тоже оказались пригодными для этой цели. Подобная динамическая библиотека вряд ли вызовет подозрение у антивируса; при открытии файла Excel выдает предупреждение о потенциальной угрозе, однако многие пользователи его игнорируют.

 

Чтобы обеспечить автоматический запуск вредоносного кода, авторы зловредов реализуют функции обработки событий — Worbook_Open, Workbook_Close, Auto_Open, Auto_Close.

Попытки использования XLL во вредоносных рассылках наблюдаются с середины 2021 года. Этот вектор заражения уже опробовали распространители Agent Tesla, Dridex, FormBook, Warzone RAT, а также некоторые APT-группы — FIN7, APT10 (она же Cicada и Stone Panda).

В прошлом месяце XLL-формат взяли на вооружение операторы грозного инфостилера RedLine и RAT-трояна Ekipa. Последний примечателен также тем, что может доставляться через макросы в файлах .pub (приложение Publisher входит в набор инструментов Microsoft Office). Для злоумышленника это большое преимущество: макрос в данном случае исполняется при открытии или закрытии файла; более того, ограничение в виде блокировки Microsoft на PUB-файлы не распространяется.

В России хотят поставить на учет учебные материалы для ИИ-моделей

Минцифры РФ готовит законопроект, обязывающий разработчиков раскрывать сведения о наборах данных, используемых для обучения ИИ-моделей. Инициатива пока обсуждается в профильных ведомствах и сообществах игроков рынка.

Как выяснили «Ведомости», создатели подобных решений должны будут указывать наименование набора для тренинга, дату его создания, формат, объем и происхождение. В перспективе возможно создание специализированного реестра для ИИ.

Предложение выдвинуто в рамках работы правительства над регулированием сферы ИИ. Пока лишь известно, что разрабатываемый закон определит критерии российского происхождения нейросетей, закрепит право на авторство, обязанности и ответственность разработчиков, а также введет маркировку ИИ-контента.

Параллельно российские власти работают над мерами противодействия использованию ИИ в противоправных целях. Предложено даже признать применение ИИ отягчающим обстоятельством при совершении преступлений.

Предложение Минцифры о раскрытии источников обучающих данных для больших языковых моделей пока не принято на рассмотрение. Опрошенные новостным изданием эксперты сомневаются, что иностранные вендоры вроде OpenAI, Microsoft, Google, Perplexity будут соблюдать это требование.

По идее, новая инициатива должна повысить доверие к ИИ, возможность независимой оценки качества таких решений и дисциплины работы с данными. В то же время нововведение, скорее всего, потребует создания специального реестра, который будет заполняться формально из-за увеличения нагрузки на разработчиков, заинтересованных в скорейшем выводе ИИ-решений на рынок.

В то же время эксперты отметили, что в условиях дефицита качественных и юридически чистых наборов данных для обучения ИИ раскрытие их происхождения будет способствовать формированию нового коммерческого рынка.

Использование данных, взятых из открытых источников и без ведома владельцев создает риски утечки конфиденциальной информации и порождает конфликт интересов в случаях нарушения авторских прав. Подобные ситуации вынуждают создателей ИИ-моделей более внимательно относиться к подбору учебных данных и в случае необходимости покупать права на контент либо заключать договоры на использование.

В настоящее время закона, регулирующего сферу ИИ, в России нет; в законодательстве даже отсутствуют нужные определения. Освоение таких технологий пока осуществляется в соответствии с утвержденной указом Президента стратегией развития ИИ до 2030 года.

По этой причине попытки госрегулирования пока носят декларативный или рекомендательный характер. Так, в конце прошлого года было выдвинуто предложение о создании технических стандартов по ИИ и продвижение их на международном уровне.

Минцифры также определилось с требованиями к ПАК для ИИ и собирается создать киберполигон для проверки безопасности ИИ-систем, предназначенных для использования на критически важных объектах.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru