Трояну Emotet добавили модуль самораспространения через SMB

Трояну Emotet добавили модуль самораспространения через SMB

Трояну Emotet добавили модуль самораспространения через SMB

В ходе анализа новых образцов Emotet эксперты BlackBerry обнаружили модуль, позволяющий Windows-зловреду самостоятельно распространяться по сети подбором ключей к общим ресурсам, доступным по протоколу SMB. Выявлена также возможность скрытной загрузки ранее использовавшихся модулей посредством инъекции в 64-битный процесс, известной как Heaven’s Gate.

Новые спам-рассылки с ботнета Emotet, позволившие заполучить свежие семплы, как и в ноябре, используют вложения в формате XLS. Вредоносный документ содержит инструкции для получателя, выполнение которых помогает злоумышленникам обойти защиту MOTW.

Согласно блог-записи BlackBerry, модуль SMB spreader, предназначенный для дальнейшего распространения Emotet по сети, вначале обеспечивает себе ИБ-привилегии текущего пользователя. Для этого он дублирует соответствующий токен, используя SecurityImpersonationLevel, а затем вызывает функцию ImpersonateLoggedOnUse, чтобы получить возможность выполнять действия в ИБ-контексте подключенного аккаунта.

Заручившись полномочиями, вредонос начинает перечислять сетевые ресурсы с помощью API WnetOpenEnumW и WnetEnumResourceW, составляя список потенциальных удаленных серверов. Затем, используя вшитые в код ходовые логины и пароли, он перебирает собранные имена серверов и при этом пытается получить доступ к общему ресурсу IPC$ через API WNetAddConnection2W.

Если это не удается, SMB spreader ищет дополнительные юзернеймы на взломанном сервере, используя API NetUserEnum. Находки комбинируются с вшитыми паролями и пускаются в ход, чтобы получить желанный доступ к IPC$.

В случае удачного брутфорса SMB-модуль трояна подключается к ресурсу ADMIN$ или C$ и копирует туда загрузчик Emotet, запуская его как сервис. Для исполнения используется regsvr32.exe.

Кроме SMB spreader, исследователи обнаружили еще один недавно добавленный модуль — для кражи данных кредитных карт из Google Chrome. Находки также подтвердили переориентацию трояна на 64-битные Windows.

Загрузка некоторых прежних модулей Emotet (32-битных) теперь осуществляется путем инъекции в 64-битные процессы по методу Heaven’s Gate. Данная техника основана на использовании WoW64 API, позволяет обойти защиту и хорошо известна. Загрузчик трояна при этом работает в подобии песочницы и внедряет вредоносный код в процесс, используя process hollowing.

В рамках выявленной спам-кампании Emotet дополнительно загружал банковского трояна IcedID, он же BokBot, либо даунлоадер Bumblebee.

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