Загрузчик GuLoader использует NSIS-скрипты в атаках на коммерсантов

Загрузчик GuLoader использует NSIS-скрипты в атаках на коммерсантов

Загрузчик GuLoader использует NSIS-скрипты в атаках на коммерсантов

Распространители GuLoader, полагающиеся на спам-рассылки, отказались от макросов Microsoft Office и взамен стали использовать файлы NSIS. По данным Trellix, смена способа доставки полезной нагрузки произошла в начале прошлого года; NSIS-атаки зловреда актуальны до сих пор.

Вредоносный загрузчик GuLoader примечателен тем, что использует множество трюков, помогающих затруднить анализ и обнаружение. В 2021 году ассоциированные с ним спам-кампании использовали вложения в формате ZIP, содержащие документ Word с вредоносным макросом.

Цепочка заражения при этом выглядела следующим образом:

  • макрос загружает файл LNK и VBS-скрипт;
  • сценарий отрабатывает, и в систему сбрасывается PE-файл;
  • исполнение PE влечет загрузку шелл-кода GuLoader для доставки целевого пейлоада.

В начале 2022 года злоумышленники отошли от этой схемы, отдав предпочтение другому триггеру — NSIS. Вложения, содержащие такой файл, стали разнообразнее; экспертам встречались архивы в форматах ZIP, RAR, ISO, LZH, ACE, замаскированные под справку о состоянии банковского счета или запрос цены на товар/услугу.

Авторы атак также научились тщательно скрывать шелл-код GuLoader. В их арсенале появились обфускация и шифрование, схема маскировки постепенно усложнялась, становилась многоступенчатой.

 

В первые две недели декабря по клиентской базе Trellix было зафиксировано не менее 5000 событий, связанных с рассылкой GuLoader-вложений. Вредоносные письма получили полтора десятка организаций разного профиля в 13 странах — в основном из сферы электронной коммерции.

 

Полезная нагрузка, доставляемая с помощью GuLoader, разнообразна; это может быть AgentTesla, LokiBot, NanoCore RAT, NetWire RAT или представитель иного семейства зловредов.

ИИ экономит 11 часов в неделю, но 6 из них уходят на присмотр за ботом

Искусственный интеллект попал в неудобную статистику. Новое исследование Work AI Institute показало, что сотрудники действительно экономят время благодаря ИИ — в среднем около 11 часов в неделю. Но есть нюанс: более шести часов из этой экономии приходится тратить на проверку, исправление и контроль работы самого ИИ.

Исследование охватило 6000 офисных сотрудников из США, Великобритании и Австралии.

Опрос показал, что 75% работников заметили рост личной продуктивности после внедрения ИИ-инструментов. Однако только 13% компаний сообщили о заметном росте бизнеса благодаря этим технологиям.

 

Получается любопытный парадокс. Формально сотрудники работают быстрее, но бизнес почему-то не получает сопоставимой выгоды.

По словам профессора Калифорнийского университета Пола Леонарди, многие недооценивают объём скрытой работы, которая появляется вместе с ИИ. Нужно собирать данные, подготавливать контекст, перепроверять ответы чат-ботов, искать ошибки и дорабатывать результаты вручную.

Фактически современные сотрудники всё чаще выступают не исполнителями, а менеджерами собственных цифровых помощников.

Согласно исследованию, 37% времени взаимодействия с ИИ уходит непосредственно на работу с ботами, а ещё 36% — на применение полученных результатов в реальных задачах. Более того, 41% опрошенных признались, что не могут объяснить, каким образом ИИ пришёл к своим выводам.

Авторы приводят показательный пример. Молодой разработчик перед уходом домой интегрировал в проект тысячи строк кода, сгенерированного ИИ. После этого система перестала работать, а разбираться в причинах пришлось старшему инженеру. Сам автор изменений не смог объяснить, что именно сделал искусственный интеллект.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru