Вредоносный пакер TrickGate шесть лет ускользал от ИБ-экспертов

Вредоносный пакер TrickGate шесть лет ускользал от ИБ-экспертов

Вредоносный пакер TrickGate шесть лет ускользал от ИБ-экспертов

Основанный на шелл-коде упаковщик TrickGate более шести лет оставался незамеченным для исследователей в области кибербезопасности. С его помощью киберпреступники разворачивали ряд популярных вредоносов: TrickBot, Emotet, AZORult, Agent Tesla, FormBook, Cerber, Maze и REvil.

На пакер зловредных программ обратил внимание специалист Check Point Research Ари Олштейн. В отчёте Ари пишет следующее:

«TrickGate удавалось годами оставаться незамеченным благодаря своей трансформативности. Периодически в него вносятся определённые изменения».

Олштейн даже назвал пакер «мастером маскировки». TrickGate предлагают в качестве услуги киберпреступникам как минимум с конца 2016 года. Упаковщик может скрывать пейлоады за слоем обёрток кода, цель — обойти защитные системы.

Кроме того, пакеры могут работать и в качестве крипторов: шифровать вредоносные программы для обфускации. Интересно, что TrickGate с 2019 года мог отслеживаться под разными именами.

 

Данные телеметрии, которым располагает Check Point, указывают на то, что использующие TrickGate злоумышленники атаковали преимущественно промышленный сектор. В менее значительной степени — сферы здравоохранения, образования и госструктуры.

Эти атаки, как правило, стартовали с фишинговых писем, оснащённых вредоносными вложениями. Также в письмах встречались ссылки на загрузку вредоноса.

Подпишитесь на новости

Наталья Касперская поставила под сомнение доверие к генеративному ИИ

Генеративный ИИ умеет писать тексты и код, но можно ли на него полагаться? Наталья Касперская считает, что с доверием к таким системам пока больше вопросов, чем ответов. В интервью корреспонденту Anti-Malware.ru Олесе Афанасьевой на BIS Summit она назвала критерий доверенности применительно к генеративному ИИ загадкой.

По объяснению Касперской, доверенная система должна работать с заранее заданными параметрами и обеспечивать предсказуемый результат.

Генеративный ИИ, по её оценке, под это определение не подпадает: он не способен каждый раз выдавать один и тот же результат.

«Критерий доверенности в применении к генеративному искусственному интеллекту для меня является загадкой», — заявила она.

Главная проблема, считает Касперская, — масштаб моделей. Огромное количество параметров и данных делает полноценную проверку такой системы практически недостижимой. Можно протестировать отдельные ответы и сценарии, но это ещё не доказывает надёжность всей модели.

«Вы можете сделать какие-то выборочные проверки, частичные. Они будут выборочными и частичными, они ничего не докажут», — подчеркнула Касперская.

Получается неудобный вопрос для бизнеса и государства: как доверять системе, поведение которой нельзя исчерпывающе проверить? По словам председателя правления АРПП «Отечественный софт», задача создания доверенного ИИ поставлена, но готового способа её решения она пока не видит.

Одними разговорами, считает Касперская, проблему не закрыть. Нужна совместная работа специалистов по ИИ и информационной безопасности, методистов и разработчиков стандартов.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru