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.

ГК Солар запатентовала технологию выявления ботов на уровне HTTPS

ГК «Солар» получила патент на технологию, которая помогает автоматически отличать опасные бот-запросы от действий реальных пользователей ещё на этапе подключения к веб-серверу. Патент был выдан Роспатентом 27 ноября 2025 года. Речь идёт о механизме анализа HTTPS-соединений, который оценивает вероятность того, что запрос был отправлен ботом.

В основе разработки — математическая модель, обученная на статистике поведения легитимных пользователей и автоматических скриптов. Если система считает запрос подозрительным, пользователю предлагается пройти дополнительную проверку. Если нет — соединение устанавливается без задержек.

Подход позволяет отсеивать нежелательную активность до загрузки страницы, не перегружая сайт и не мешая реальным посетителям. Это особенно актуально для интернет-магазинов и других онлайн-ресурсов малого и среднего бизнеса, где даже кратковременные сбои могут напрямую отражаться на выручке.

По оценке разработчиков, технология помогает бороться сразу с несколькими распространёнными проблемами. Среди них — автоматизированный сбор данных, когда боты массово выгружают информацию о товарах и ценах, искажают аналитику и создают почву для мошенничества. Также система позволяет выявлять накрутку кликов и просмотров, автоматические переборы логинов и паролей, разведку перед атаками и попытки перегрузить сайт бот-DDoS-трафиком.

Как поясняют в «Соларе», ключевая идея заключалась в том, чтобы анализировать не содержимое запроса, а его технические параметры, характерные именно для автоматических инструментов. Такой подход остаётся эффективным даже в условиях, когда боты всё лучше маскируются под поведение обычных пользователей.

По словам директора продукта Solar Space Артёма Избаенкова, сегодня на ботов приходится уже более половины мирового интернет-трафика, и значительная часть этой активности связана с вредоносными сценариями. Использование нейросетевой модели позволяет снизить влияние человеческого фактора и повысить точность фильтрации.

Руководитель направления развития облачных технологий ГК «Солар» Дмитрий Лукин отмечает, что разработка выросла из практических задач защиты заказчиков. Основной целью было научиться отсеивать замаскированных ботов на самом раннем этапе, ещё до обработки запроса веб-приложением. После тестирования и доработки модель легла в основу патентованного решения.

В компании добавляют, что технология уже применяется в линейке решений Solar Space — как в облачном формате, так и в развёртываниях on-premise.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru